惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
月光博客
月光博客
IT之家
IT之家
博客园 - Franky
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
博客园 - 【当耐特】
Recorded Future
Recorded Future
罗磊的独立博客
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
T
Tailwind CSS Blog
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
博客园 - 聂微东
Last Week in AI
Last Week in AI
S
Schneier on Security
Google DeepMind News
Google DeepMind News
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
NISL@THU
NISL@THU
AWS News Blog
AWS News Blog
D
Docker
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
博客园 - 叶小钗
Spread Privacy
Spread Privacy
The GitHub Blog
The GitHub Blog
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
P
Palo Alto Networks Blog
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
V
V2EX
T
Tenable Blog
A
Arctic Wolf
C
Cisco Blogs
S
SegmentFault 最新的问题
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
Martin Fowler
Martin Fowler
G
GRAHAM CLULEY
The Register - Security
The Register - Security
Project Zero
Project Zero
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
Latest news
Latest news
J
Java Code Geeks
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
T
Threatpost
L
LangChain Blog
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
腾讯CDC
I
Intezer
Schneier on Security
Schneier on Security
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Делаем свой QML-компонент для Lottie-анимаций с помощью rlottie
0xC0DE1E55 · 2026-06-20 · via Все публикации подряд на Хабре

В современном UI помимо удобства есть еще свистелки и гуделки, чтобы зацепить взгляд пользователя. И, зачастую, такой свистелкой являются анимации: нажал кнопку, а у тебя вокруг спец-эффекты, поставил палец вверх, а он красиво подпрыгнул, и так далее.

Большинство таких анимаций, которые вы видите в приложениях практически каждый день, сделаны с помощью Lottie. Например, в Telegram, часть анимированных стикеров и эмодзи сделаны как раз с помощью Lottie.

Почему именно Lottie? Lottie — это JSON-based формат векторной анимации, поэтому он легковесный, легко масштабируется, не требует видеокодеков, хорошо выглядит на экранах с разным DPI.

Проблема с текущей реализацией в Qt

В Qt не так давно (относительно возраста фреймворка) появился модуль с Lottie и соответствующий компонент — LottieAnimation. В целом, компонент закрывает базовые задачи, но у него есть ограничения и некоторые проблемы, которые уже почти семь лет никто не решает. Для моих задач он не подходит по следующим причинам:

  • нет масштабирования, то есть компонент отображается в размерах, которые изначально указаны в исходном Lottie;

  • некоторые Lottie файлы (например, те же стикеры в Telegram) не открываются: в stderr можно увидеть ошибку неподдерживаемого элемента.

Базовый скелет компонента

Штош. Ничего не остается как написать свой QML-компонент для отображения Lottie, классический DIY. Полностью мы, конечно же, нырять в спецификацию Lottie не будем, к счастью на просторах github есть готовые библиотеки для работы с Lottie, например, rlottie. Нам же остается это завернуть в удобный QML-компонент с максимальным соответствием API к стандартному LottieAnimation.

Так как мы пишем графический компонент, то будем наследоваться от QQuickItem — это базовый класс для графических элементов в QML. Первым делом добавляем макрос QML_ELEMENT, который автоматически регистрирует наш C++ класс как тип, доступный в QML. Регистрация происходит по имени класса, в моем случае это — AnotherLottie. В старых версиях Qt это делалось с помощью вызова qmlRegisterType<MyClass>(...) в рантайме и было менее надежным.

Далее добавляем нужные свойства для нашего компонента с помощью макроса Q_PROPERTY, стараемся сделать так, чтобы это соответствовало API LottieAnimation для легкого "переезда" на новый компонент. Выглядит это примерно так:

    Q_PROPERTY(bool autoPlay READ autoPlay WRITE setAutoPlay NOTIFY autoPlayChanged)
    Q_PROPERTY(int direction READ direction WRITE setDirection NOTIFY directionChanged)
    Q_PROPERTY(int endFrame READ endFrame NOTIFY endFrameChanged)
    Q_PROPERTY(quint64 frameRate READ frameRate NOTIFY frameRateChanged)
    Q_PROPERTY(int loops READ loops WRITE setLoops NOTIFY loopsChanged)
    Q_PROPERTY(QUrl source READ source WRITE setSource NOTIFY sourceChanged)
    Q_PROPERTY(int startFrame READ startFrame NOTIFY startFrameChanged)
    Q_PROPERTY(int status READ status NOTIFY statusChanged)

Добавляем для вышеописанных свойств необходимые переменные, сеттеры/геттеры и enum'ы. Потом подключаемся к сигналам изменения размеров, ссылки на файл и к сигналу готовности компонента и будем вызывать нашу основную функцию: генерация кадров с помощью rlottie. На этом базовый скелет компонента готов.

Рендер lottie-фреймов

Сам рендер Lottie-фреймов мы будем делать в отдельном потоке, чтобы не блокировать основной поток UI на момент подготовки компонента, в этот момент можно установить статус Status::Loading для компонента, чтобы, например, показывать loading-индикатор на UI, или добавить какую-то другую логику.

Для асинхронного вызова воспользуемся QtConcurrent и promise, что достаточно удобно в нашем случае и позволяет не городить всякие связки с QThread и синхронизацией потоков. Просто закидываем нашу функцию в run, а в then обрабатываем результат:

QtConcurrent::run([...](QPromise<LoadResult>& promise) {
  // Тяжелая операция
}).then([...](LoadResult result)) {
  // Обработка результата
});

Где LoadResult это структура, в которой удобно хранить результат операции:

struct LoadResult {
    quint64 id;                                                /// Task id
    AnotherLottie::Status status{AnotherLottie::Status::Null}; /// Status of loading result
    QSize frameSize;                                           /// Animation origin frame size
    quint64 duration;                                          /// Animation duration in msecs
    quint64 frameRate;                                         /// Frame rate in msecs
    QList<QSGTexture*> textures;                               /// List of rendered textures
};

Непосредственно в функции мы будем делать следующее:

  • пытаться открыть файл, прочитать все его содержимое и инициализировать объект rlottie::Animation;

  • читать нужные свойства из rlottie::Animation: исходный размер фрейма, количество кадров, частоту кадров;

  • отрисовывать фрейм в QSGTexture.

Тут самое интересное то, что мы сразу подготовим текстуры, которые нужны для Quick Scene Graph (QSG) в качестве QSGTexture*. QSGTexture — это абстрактный класс, представляющий из себя текстуру, которая используется GPU при отрисовке QML-сцены. QSG рендерит всё через GPU, и любое изображение (картинка, кадр видео, результат рендера в текстуру) на уровне рендеринга существует именно как QSGTexture. Класс абстрагирует графический API — один и тот же интерфейс работает с OpenGL, Vulkan, Metal или Direct3D, скрывая платформенные детали, такие как нативные хэндлы текстур, форматы, координаты.

Для удобства в Qt есть метод, который генерирует текстуры из QImage: QQuickWindow::createTextureFromImage. QImage будем использовать как буффер для rlottie::Surface:

QList<QSGTexture*> textures;
QImage frame{result.frameSize, QImage::Format_ARGB32_Premultiplied};
for (std::size_t index = 0; index < animation->totalFrame(); ++index) {
    // Surface for rendering
    rlottie::Surface surface{reinterpret_cast<std::uint32_t*>(frame.bits()),
                             static_cast<std::size_t>(frame.width()),
                             static_cast<std::size_t>(frame.height()),
                             static_cast<std::size_t>(frame.bytesPerLine())};
    // Render synchronous current frame
    animation->renderSync(index, std::move(surface));
    // Create texture from image
    QSGTexture* texture = window->createTextureFromImage(frame);
    textures << texture;
}

Тут есть пара важных моментов.

Во-первых, прежде чем генерировать текстуры, нужно убедиться, что QSG инициализирован и готов к работе, иначе мы получим невалидные (nullptr) текстуры. Проверить это можно с помощью window()->isSceneGraphInitialized().

Во-вторых, наш элемент может быть готов до того, как он будет добавлен на сцену, поэтому лучше всего убедиться, что window() тоже валидный, прежде чем обращаться к его методам. Лучше всего работу с компонентом осуществлять когда он уже готов, используя метод QQuickItem::componentComplete.

Отрисовка на сцене

QSG использует классический подход для отрисовки сцены - render tree. Для каждого визуального элемента на сцене QSG хранит дерево узлов, где каждый узел это наследник QSGNode. В каждом таком узле хранится информация об узле: его геометрия, текстуры, материалы итд.

Чтобы что-то увидеть на сцене нужно переопределить метод QQuickItem::updatePaintNode. Это то самое место, где строится дерево нашего элемента. QSG автоматически вызывает его, на этапе синхронизации, когда элемент помечен "грязным" (dirty).

Как все это устроено:

  • При первом вызове oldNode == nullptr — нужно создать узел в нашем случае это QSGImageNode, создать его удобнее всего воспользовавшись готовой функцией: window()->createImageNode(). При последующих вызовах в функцию передается ранее возвращённый узел oldNode — его мы уже будем обновлять, а не пересоздавать.

  • Результат, который мы вернем из функции (oldNode) будет передан в нашу функцию в следующий раз. Чтобы узел удалился из дерева сцены, нужно вернуть nullptr.

  • Чтобы метод вообще вызывался, нужно выставить флаг QQuickItem::setFlag(ItemHasContents, true), а для перерисовки — вызвать update().

Учитывая вышеописанное, наша реализация QQuickItem::updatePaintNode будет выглядеть следующим образом:

QSGNode* AnotherLottie::updatePaintNode(QSGNode* oldNode, UpdatePaintNodeData* updatePaintNodeData)
{
    Q_UNUSED(updatePaintNodeData)

    // Ensure if index is valid
    Q_ASSERT_X(mCurrentFrameIndex >= 0 && mCurrentFrameIndex < mTextures.size(), "AnotherLottie::updatePaintNode", "Invalid frame index");

    // Create image node if old node is not initialized
    if (oldNode == nullptr) {
        oldNode = window()->createImageNode();
        Q_ASSERT_X(oldNode, "AnotherLottie::updatePaintNode", "Failed to create scenegraph image node");
    }

    // Cast old node to image node and set texture to a node
    // NOTE: node does not owns texture
    QSGImageNode* imageNode = static_cast<QSGImageNode*>(oldNode);
    imageNode->setTexture(mTextures.at(currentIndex()));
    imageNode->setOwnsTexture(false);
    imageNode->setRect(QRectF{0.0, 0.0, width(), height()});

    return oldNode;
}

Дальше остается только "крутить" по таймеру индекс текущего фрейма, и базовый функционал анимации готов:

void AnotherLottie::handleTimerTimeouted()
{
    ++mCurrentFrameIndex;

    // Normalize index if exceeded
    if (mCurrentFrameIndex >= mTextures.size()) {
        mCurrentFrameIndex = 0;

        // Stop if loops exceeded
        if (mLoops > 0) {
            ++mCurrentLoop;
            if (mCurrentLoop >= mLoops) {
                stop();
                Q_EMIT finished();
                return;
            }
        }
    }

    update();
}

Замечания

  • Наши текстуры лежат просто в куче и на руках у нас сырые указатели. Поэтому, в деструкторе, или при обновлении ресурса необходимо позаботиться о том, чтобы корректно удалить эти самые текстуры и освободить память.

  • Это PoC, и по хорошему асинхронный вызов нужно сделать более аккуратным. Сейчас при изменении размеров у нас асинхронно может выполняться несколько задач. Правильнее было бы держать где-то актуальную ссылку на текущий promise и отменять активную задачу, чтобы не потреблять много ресурсов.

Исходный код можно посмотреть тут.