Animation Garden项目v4.11.0版本发布:播放体验全面升级
Animation Garden是一个专注于动漫内容播放的开源项目,为多平台用户提供优质的动漫观看体验。该项目最新发布的v4.11.0版本在播放体验方面进行了多项重要改进,同时修复了多个关键问题,提升了整体稳定性和用户体验。
核心改进与优化
本次版本更新在播放体验方面做出了显著提升。首先解决了Desktop版本切换数据源时可能导致UI卡死的问题,这一改进显著提升了应用的响应速度。对于横屏模式下的数据源选择UI,采用了全新的侧边栏样式设计,使操作更加直观便捷。
在音频控制方面,Desktop和iOS版本现在能够记忆播放器音量设置,用户无需每次启动应用时重新调整音量。iOS版本的闪退问题也得到了修复,提升了应用的稳定性。
技术实现细节
项目团队对缓存系统进行了深度优化。Desktop版本改进了缓存存储位置,并优化了BT季度缓存的解析逻辑。值得注意的是,现在播放BT数据源时会自动创建其缓存,这一自动化处理减少了用户手动配置的麻烦。
在UI渲染方面,修复了评论作者头像模糊的问题,同时解决了弹幕渲染时阴影被裁切的技术难题,使视觉效果更加完美。对于Windows平台的代理设置,新版本增加了更多兼容性支持,并优化了设置页面的代理设置UI布局。
功能增强
搜索功能得到了增强,现在搜索番剧条目时支持过滤已抛弃的条目,这一改进由社区贡献者solelper实现。这一功能让用户能够更精准地找到所需内容,减少了无效结果的干扰。
多平台支持
Animation Garden项目继续保持对多平台的全面支持,包括Android手机/平板、iOS、Windows、macOS和Linux系统。针对不同平台的特殊需求,项目团队都进行了针对性优化。例如macOS平台针对M系列芯片和Intel芯片分别提供了不同的安装包,确保最佳的性能表现。
这个版本体现了Animation Garden项目团队对用户体验的持续关注和技术创新的追求。通过解决实际问题、优化核心功能,该项目正在为动漫爱好者打造一个更加稳定、高效的观看平台。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00