[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-pixpark--gpupixel":3,"tool-pixpark--gpupixel":62},[4,18,26,36,46,54],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",160411,2,"2026-04-18T23:33:24",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":42,"last_commit_at":43,"category_tags":44,"status":17},8272,"opencode","anomalyco\u002Fopencode","OpenCode 是一款开源的 AI 编程助手（Coding Agent），旨在像一位智能搭档一样融入您的开发流程。它不仅仅是一个代码补全插件，而是一个能够理解项目上下文、自主规划任务并执行复杂编码操作的智能体。无论是生成全新功能、重构现有代码，还是排查难以定位的 Bug，OpenCode 都能通过自然语言交互高效完成，显著减少开发者在重复性劳动和上下文切换上的时间消耗。\n\n这款工具专为软件开发者、工程师及技术研究人员设计，特别适合希望利用大模型能力来提升编码效率、加速原型开发或处理遗留代码维护的专业人群。其核心亮点在于完全开源的架构，这意味着用户可以审查代码逻辑、自定义行为策略，甚至私有化部署以保障数据安全，彻底打破了传统闭源 AI 助手的“黑盒”限制。\n\n在技术体验上，OpenCode 提供了灵活的终端界面（Terminal UI）和正在测试中的桌面应用程序，支持 macOS、Windows 及 Linux 全平台。它兼容多种包管理工具，安装便捷，并能无缝集成到现有的开发环境中。无论您是追求极致控制权的资深极客，还是渴望提升产出的独立开发者，OpenCode 都提供了一个透明、可信",144296,1,"2026-04-16T14:50:03",[13,45],"插件",{"id":47,"name":48,"github_repo":49,"description_zh":50,"stars":51,"difficulty_score":32,"last_commit_at":52,"category_tags":53,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",109154,"2026-04-18T11:18:24",[14,15,13],{"id":55,"name":56,"github_repo":57,"description_zh":58,"stars":59,"difficulty_score":32,"last_commit_at":60,"category_tags":61,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 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是一款高性能、跨平台的实时图像与视频滤镜引擎，专为需要高效图形处理的应用场景打造。它基于 C++11 和 OpenGL\u002FES 构建，能够在 iOS、Android、Mac、Windows 及 Linux 等多种操作系统上流畅运行，轻松解决多端适配难、滤镜渲染效率低以及安装包体积过大等痛点。\n\n无论是开发直播推流应用、短视频编辑器，还是构建即时通讯中的美颜功能，gpupixel 都能提供稳定且丰富的滤镜支持，包括流行的人像美化效果。其核心优势在于极小的资源占用和卓越的渲染速度，确保在移动端设备上也能实现高帧率的实时处理，同时保持代码的简洁与易集成性。\n\n这款工具主要面向广大软件开发者和技术团队，特别是那些正在寻找轻量级、通用型图形处理方案的工程师。通过 gpupixel，开发者无需重复造轮子，即可快速为产品赋予专业的视觉增强能力，将更多精力专注于业务逻辑的创新与用户体验的提升。","\u003Ch1 align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpixpark_gpupixel_readme_f20477219e6d.png\">\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fh1>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\".\u002FREADME.md\">English\u003C\u002Fa> |\n  \u003Ca href=\".\u002FREADME_CN.md\">简体中文\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgpupixel.pixpark.net\u002F\" target=\"_blank\">Doc\u003C\u002Fa>\n  \u003Cspan> · \u003C\u002Fspan>\n  \u003Ca 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[issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fissues\u002Fnew\u002Fchoose), and [PRs](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fpulls).\n \n## Introduction\n\nGPUPixel is a high-performance, cross-platform image and video filter library with a small footprint. Built with C++11 and OpenGL\u002FES, it provides beauty filters and supports iOS, Android, Mac, Windows, and Linux—compatible with any OpenGL\u002FES platform.\n\n## Sponsors\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ch3 align=\"center\">Special Sponsor\u003C\u002Fh3>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  We are grateful to \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ffacebetter.net\" target=\"_blank\">\u003Cstrong>Facebetter\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa> for their generous sponsorship and support of the GPUPixel project.\n\u003C\u002Fp>\n \n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ffacebetter.net\" target=\"_blank\">\n    \u003Cimg src=\".\u002Fdocs\u002Fdocs\u002Fpublic\u002Ffb-logo-light.svg\" alt=\"Facebetter SDK\" width=\"280\" \u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cstrong>Better face beauty effects SDK\u003C\u002Fstrong> - \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ffacebetter.net\" target=\"_blank\">Learn More\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\n## Effects Preview\n\nhttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F6b760fa6-e28f-4428-bfca-dec54a4e82d8\n\n## Before You Start\n\nStar us on GitHub to receive notifications about new releases!\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpixpark_gpupixel_readme_1ff1a08e5dde.gif)\n\n## Getting Started\n\nSee the documentation: [Introduction](https:\u002F\u002Fgpupixel.pixpark.net\u002Fguide\u002Fbuild) | [Build](https:\u002F\u002Fgpupixel.pixpark.net\u002Fguide\u002Fbuild) | [Demo](https:\u002F\u002Fgpupixel.pixpark.net\u002Fguide\u002Fdemo) | [Integration](https:\u002F\u002Fgpupixel.pixpark.net\u002Fguide\u002Fintegrated)\n\n## Contributing\n\nWe welcome contributions! Improve GPUPixel by joining [discussions](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fdiscussions), opening [issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fissues\u002Fnew\u002Fchoose), or submitting [PRs](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fpulls). See our [Contributing Guide](docs\u002Fdocs\u002Fen\u002Fguide\u002Fcontributing.md) to get started.\n\nWe also appreciate sharing GPUPixel on social media and at events.\n\n## Contributors\n\n[![](https:\u002F\u002Fopencollective.com\u002Fgpupixel\u002Fcontributors.svg?width=890&button=false)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fgraphs\u002Fcontributors)\n\n## More Sponsors\n\nThanks to these contributors for their generous support:\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fleavenotrace\">\n  \u003Cpicture>\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpixpark_gpupixel_readme_3811b9762b1c.png\" width=\"50\" height=\"50\" style=\"border-radius: 50%;\" alt=\"@leavenotrace\">\n  \u003C\u002Fpicture>\n\u003C\u002Fa>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fweiyu666\">\n  \u003Cpicture>\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpixpark_gpupixel_readme_3d3a09142a8b.png\" width=\"50\" height=\"50\" style=\"border-radius: 50%;\" alt=\"@weiyu666\">\n  \u003C\u002Fpicture>\n\u003C\u002Fa>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flambiengcode\">\n  \u003Cpicture>\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpixpark_gpupixel_readme_7e4d581ff078.png\" width=\"50\" height=\"50\" style=\"border-radius: 50%;\" alt=\"@lambiengcode\">\n  \u003C\u002Fpicture>\n\u003C\u002Fa>\n\n## Contact & Support\n\n- [Documentation](https:\u002F\u002Fgpupixel.pixpark.net\u002F): Full documentation and guides\n- [Issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fissues\u002Fnew\u002Fchoose): Bug reports and feature requests\n- [Email](mailto:hello@pixpark.net?subject=[GitHub]Questions%20About%20GPUPixel): Contact us directly\n\n## Acknowledgements\n\n### Reference Projects\n\n1. [GPUImage](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBradLarson\u002FGPUImage)\n2. [GPUImage-x](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwangyijin\u002FGPUImage-x)\n3. [CainCamera](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FCainKernel\u002FCainCamera)\n\n## License\n\nThis repository is available under the [Apache-2.0 License](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel?tab=Apache-2.0-1-ov-file).\n\n","\u003Ch1 align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpixpark_gpupixel_readme_f20477219e6d.png\">\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fh1>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\".\u002FREADME.md\">English\u003C\u002Fa> |\n  \u003Ca href=\".\u002FREADME_CN.md\">简体中文\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgpupixel.pixpark.net\u002F\" target=\"_blank\">Doc\u003C\u002Fa>\n  \u003Cspan> · \u003C\u002Fspan>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgpupixel.pixpark.net\u002Fzh\" target=\"_blank\">文档\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n   \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fstargazers\">\u003Cimg alt=\"GPUPixel Stars\" src=\"https.:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fpixpark\u002Fgpupixel?style=social\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Freleases\u002Flatest\">\u003Cimg alt=\"GPUPixel Release\" src=\"https.:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fv\u002Frelease\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"#\">\u003Cimg alt=\"GPUPixel Stars\" src=\"https.:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPlatform-iOS_%7C_Android_%7C_Mac_%7C_Win_%7C_Linux-red\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n     \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fbuild.yml\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fbuild.yml\u002Fbadge.svg\">\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fblob\u002Fmain\u002FLICENSE\">\u003Cimg alt=\"GPUPixel Stars\" src=\"https.:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Flicense\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftrendshift.io\u002Frepositories\u002F7103\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpixpark_gpupixel_readme_17f4a7d6fa98.png\" alt=\"pixpark%2Fgpupixel | Trendshift\" style=\"width: 250px; height: 55px;\" width=\"250\" height=\"55\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n---\n\n> 欢迎通过[讨论](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fdiscussions)、[问题](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fissues\u002Fnew\u002Fchoose)和[拉取请求](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fpulls)参与GPUPixel的改进！\n\n## 简介\n\nGPUPixel是一个高性能、跨平台的图像与视频滤镜库，占用空间小。它基于C++11和OpenGL\u002FES构建，提供美颜滤镜功能，支持iOS、Android、Mac、Windows和Linux——兼容任何OpenGL\u002FES平台。\n\n## 赞助商\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ch3 align=\"center\">特别赞助\u003C\u002Fh3>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  我们感谢\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ffacebetter.net\" target=\"_blank\">\u003Cstrong>Facebetter\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa>对GPUPixel项目的慷慨赞助与支持。\n\u003C\u002Fp>\n \n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ffacebetter.net\" target=\"_blank\">\n    \u003Cimg src=\".\u002Fdocs\u002Fdocs\u002Fpublic\u002Ffb-logo-light.svg\" alt=\"Facebetter SDK\" width=\"280\" \u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cstrong>更优的人脸美化特效SDK\u003C\u002Fstrong> — \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ffacebetter.net\" target=\"_blank\">了解更多\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\n## 效果预览\n\nhttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F6b760fa6-e28f-4428-bfca-dec54a4e82d8\n\n## 开始之前\n\n请在GitHub上给GPUPixel点个星，以便及时获取新版本通知！\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpixpark_gpupixel_readme_1ff1a08e5dde.gif)\n\n## 快速入门\n\n请参阅文档：[简介](https:\u002F\u002Fgpupixel.pixpark.net\u002Fguide\u002Fbuild) | [构建](https:\u002F\u002Fgpupixel.pixpark.net\u002Fguide\u002Fbuild) | [示例](https:\u002F\u002Fgpupixel.pixpark.net\u002Fguide\u002Fdemo) | [集成](https:\u002F\u002Fgpupixel.pixpark.net\u002Fguide\u002Fintegrated)\n\n## 参与贡献\n\n我们欢迎任何形式的贡献！您可以通过加入[讨论](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fdiscussions)、提交[问题](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fissues\u002Fnew\u002Fchoose)或发起[拉取请求](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fpulls)来改进GPUPixel。更多详情请查看我们的[贡献指南](docs\u002Fdocs\u002Fen\u002Fguide\u002Fcontributing.md)。\n\n同时，我们也非常欢迎您在社交媒体及各类活动中分享GPUPixel。\n\n## 贡献者\n\n[![](https:\u002F\u002Fopencollective.com\u002Fgpupixel\u002Fcontributors.svg?width=890&button=false)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fgraphs\u002Fcontributors)\n\n## 更多赞助商\n\n感谢以下贡献者的慷慨支持：\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fleavenotrace\">\n  \u003Cpicture>\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpixpark_gpupixel_readme_3811b9762b1c.png\" width=\"50\" height=\"50\" style=\"border-radius: 50%;\" alt=\"@leavenotrace\">\n  \u003C\u002Fpicture>\n\u003C\u002Fa>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fweiyu666\">\n  \u003Cpicture>\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpixpark_gpupixel_readme_3d3a09142a8b.png\" width=\"50\" height=\"50\" style=\"border-radius: 50%;\" alt=\"@weiyu666\">\n  \u003C\u002Fpicture>\n\u003C\u002Fa>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flambiengcode\">\n  \u003Cpicture>\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpixpark_gpupixel_readme_7e4d581ff078.png\" width=\"50\" height=\"50\" style=\"border-radius: 50%;\" alt=\"@lambiengcode\">\n  \u003C\u002Fpicture>\n\u003C\u002Fa>\n\n## 联系与支持\n\n- [文档](https:\u002F\u002Fgpupixel.pixpark.net\u002F)：完整的文档和使用指南\n- [问题](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fissues\u002Fnew\u002Fchoose)：用于报告Bug或提出功能需求\n- [邮件](mailto:hello@pixpark.net?subject=[GitHub]Questions%20About%20GPUPixel)：直接联系我们\n\n## 致谢\n\n### 参考项目\n\n1. [GPUImage](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBradLarson\u002FGPUImage)\n2. [GPUImage-x](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwangyijin\u002FGPUImage-x)\n3. [CainCamera](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FCainKernel\u002FCainCamera)\n\n## 许可证\n\n本仓库采用[Apache-2.0许可证](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel?tab=Apache-2.0-1-ov-file)开放使用。","# GPUPixel 快速上手指南\n\nGPUPixel 是一个基于 C++11 和 OpenGL\u002FES 开发的高性能、跨平台图像与视频滤镜库。它体积小巧，支持美颜滤镜，兼容 iOS、Android、Mac、Windows 和 Linux 等所有支持 OpenGL\u002FES 的平台。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：iOS, Android, macOS, Windows, 或 Linux\n*   **编译器**：支持 C++11 标准的编译器\n*   **图形接口**：系统需支持 OpenGL 或 OpenGL ES\n*   **构建工具**：\n    *   Linux\u002FmacOS: CMake, Make\u002FGCC\u002FClang\n    *   Windows: CMake, Visual Studio (MSVC)\n    *   Android: Android NDK, CMake\n    *   iOS: Xcode, CMake\n\n## 安装步骤\n\n推荐通过克隆源码并编译的方式进行集成。\n\n### 1. 克隆仓库\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel.git\ncd gpupixel\n```\n\n### 2. 编译构建\n\nGPUPixel 使用 CMake 进行跨平台构建。以下为通用构建流程（以 Linux\u002FmacOS 为例，其他平台请参考官方文档中的 Build 章节调整生成器）：\n\n```bash\n# 创建构建目录\nmkdir build\ncd build\n\n# 配置项目 (可根据需要添加 -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release 等参数)\ncmake ..\n\n# 编译\ncmake --build .\n```\n\n> **提示**：对于 Android 或 iOS 项目，通常需要将此库作为子模块集成到您的现有工程中，或使用特定的 Toolchain 文件进行交叉编译。详细集成方案请参阅 [集成指南](https:\u002F\u002Fgpupixel.pixpark.net\u002Fguide\u002Fintegrated)。\n\n## 基本使用\n\nGPUPixel 的核心用法是通过创建 `Filter` 对象并将其应用到图像或视频帧上。以下是一个简化的 C++ 使用逻辑示例：\n\n```cpp\n#include \"gpupixel\u002Fgpupixel.h\"\n#include \"gpupixel\u002Ffilter\u002Fbeauty_filter.h\"\n\nusing namespace gpupixel;\n\nint main() {\n    \u002F\u002F 1. 初始化上下文 (具体初始化方式取决于平台，如 iOS\u002FAndroid\u002FMac\u002FWin)\n    \u002F\u002F Context::makeCurrent(...); \n\n    \u002F\u002F 2. 创建滤镜实例 (例如：美颜滤镜)\n    auto beauty_filter = std::make_shared\u003CBeautyFilter>();\n    \n    \u002F\u002F 设置滤镜参数 (例如：磨皮强度 0.5)\n    beauty_filter->setIntensity(0.5f);\n\n    \u002F\u002F 3. 处理图像\n    \u002F\u002F 假设 input_texture 是已加载的 OpenGL 纹理 ID\n    GLuint input_texture = loadTexture(\"input.jpg\");\n    GLuint output_texture = createTexture();\n\n    \u002F\u002F 将输入纹理绑定到滤镜并渲染到输出纹理\n    beauty_filter->render(input_texture, output_texture);\n\n    \u002F\u002F 4. 读取或显示 output_texture\n    \u002F\u002F ...\n\n    return 0;\n}\n```\n\n**核心流程说明：**\n1.  **初始化**：确保当前线程拥有有效的 OpenGL 上下文。\n2.  **创建滤镜**：实例化所需的滤镜类（如 `BeautyFilter`, `GaussianBlurFilter` 等）。\n3.  **配置参数**：调用 `setIntensity` 或其他特定方法调整效果强度。\n4.  **渲染**：调用 `render` 方法，传入输入纹理和输出纹理 ID，完成 GPU 处理。\n\n更多滤镜列表及详细 API 用法，请访问 [官方文档](https:\u002F\u002Fgpupixel.pixpark.net\u002Fzh)。","某短视频社交平台的移动端开发团队，正致力于在直播和实时拍摄功能中集成高质量的美颜与滤镜效果，以增强用户互动体验。\n\n### 没有 gpupixel 时\n- **性能瓶颈严重**：使用 CPU 进行图像处理导致高负载，低端安卓机型发热卡顿，帧率难以稳定在 30fps，严重影响直播流畅度。\n- **跨平台维护成本高**：iOS 和 Android 需分别调用 Metal 和 OpenGL ES 编写两套底层渲染代码，逻辑不统一，新功能上线周期长且易出兼容性问题。\n- **特效扩展困难**：自定义滤镜需要深入理解图形学底层 Shader 编写，缺乏现成的高质量美颜算法库，开发人员门槛极高。\n- **包体积臃肿**：引入重型第三方商业 SDK 导致应用安装包显著增大，影响用户下载转化率。\n\n### 使用 gpupixel 后\n- **实时渲染流畅**：基于 GPU 加速的引擎充分利用硬件能力，在多分辨率下均能稳定维持 60fps 高帧率，低端机也能流畅运行复杂滤镜。\n- **一套代码多端运行**：凭借 C++11 核心与 OpenGL\u002FES 跨平台特性，团队只需维护一套逻辑即可覆盖 iOS、Android 及桌面端，研发效率提升 50% 以上。\n- **内置丰富美颜方案**：直接调用内置的高性能磨皮、美白及色彩调节滤镜，支持通过简单配置组合特效，大幅降低特效开发门槛。\n- **轻量级集成**：库文件体积极小，无冗余依赖，在保持强大功能的同时几乎不增加应用包体积，优化了用户下载体验。\n\ngpupixel 通过高性能跨平台架构，让开发团队以最低成本实现了电影级的实时视频滤镜效果，彻底解决了移动端美颜场景下的性能与兼容性难题。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpixpark_gpupixel_2cb8c869.png","pixpark","PixPark","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fpixpark_ca4f7e26.png","Empowering AI visual creation with infinite possibilities.",null,"hello@pixpark.net","PixParkLabs","https:\u002F\u002Fwww.pixpark.net","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark",[83,87,91,95,99,103,106,110],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"C++","#f34b7d",75.1,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"CMake","#DA3434",13.5,{"name":92,"color":93,"percentage":94},"Java","#b07219",6.2,{"name":96,"color":97,"percentage":98},"Objective-C++","#6866fb",2.1,{"name":100,"color":101,"percentage":102},"Shell","#89e051",1.7,{"name":104,"color":105,"percentage":42},"Objective-C","#438eff",{"name":107,"color":108,"percentage":109},"Batchfile","#C1F12E",0.2,{"name":111,"color":112,"percentage":109},"Dockerfile","#384d54",2226,317,"2026-04-18T14:21:14","Apache-2.0",4,"iOS, Android, macOS, Windows, Linux","需要支持 OpenGL 或 OpenGL ES 的 GPU（未指定具体型号、显存大小或 CUDA 版本）","未说明",{"notes":122,"python":120,"dependencies":123},"该工具是一个基于 C++11 和 OpenGL\u002FES 构建的高性能跨平台图像和视频滤镜库，主要用于美颜滤镜。它不依赖 Python 环境，而是通过原生代码集成到各平台应用中。",[124,125],"C++11","OpenGL\u002FES",[14,127,13,15],"视频",[129,130,131,132,133,134,135,136,137,138,139,140,141,142],"beautyface","filter","gpu","android","ios","thinface","gpuimage","image","opengl","video","face-detection","landmarks","ai","webrtc","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-19T15:46:31.776366",[146,151,155,160,165,170,175,180],{"id":147,"question_zh":148,"answer_zh":149,"source_url":150},42533,"VNN 人脸关键点的数量和下标顺序与 Face++ 是否一致？","VNN 官方文档中的图示有误。实际运行时返回的是 106 个点（下标范围 [0, 105]），其关键点顺序与 Face++ 基本一致。建议直接运行 VNN 代码绘制关键点分布进行验证，不要完全依赖文档图片。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fissues\u002F24",{"id":152,"question_zh":153,"answer_zh":154,"source_url":150},42534,"gpupixel 是否支持多张人脸同时处理（如多人瘦脸）？","默认情况下，Demo 中可能只对检测到的第一张人脸生效。若要支持多人脸，需要修改瘦脸相关的 Shader 代码。目前 gpupixel 主分支未直接内置多人脸处理逻辑，需开发者自行调整 Shader 以遍历所有检测到的人脸数据。",{"id":156,"question_zh":157,"answer_zh":158,"source_url":159},42535,"项目是否会提供 Flutter 插件版本？","维护者表示后续不会专门开发原生的 Flutter 版本。目前的替代方案是：v1.3.1 版本已支持 WASM，可尝试通过 WASM 满足需求。若必须使用 Flutter，社区用户曾尝试通过导出 C 方法并使用 FFI 调用的方式在 Android 上验证可行性，但非官方支持。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fissues\u002F74",{"id":161,"question_zh":162,"answer_zh":163,"source_url":164},42536,"如何在 Windows 上使用 MSVC 编译器成功编译项目？","1. 使用 CMake 生成 VS 工程：`cmake -G \"Visual Studio 16 2019\" -A x64 -B build -S src`。\n2. 若报错找不到 `glfw3.lib`，需下载 glfw 库，并将 `.lib` 文件所在目录配置到 VS 项目的“链接器 -> 附加库目录”中，同时在“附加依赖项”中确保引用的是 `.lib` 而非 `.dll`。\n3. 编译完成后，若无法直接在 VS 中调试，可进入生成的 `.exe` 所在目录直接运行。\n4. 运行后通过键盘按键调节效果：A\u002FS\u002FD\u002FF\u002FG\u002FH 增加磨皮\u002F美白\u002F瘦脸\u002F大眼\u002F口红\u002F腮红等级；Z\u002FX\u002FC\u002FV\u002FB\u002FN 减少对应等级。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fissues\u002F76",{"id":166,"question_zh":167,"answer_zh":168,"source_url":169},42537,"编译时报错\"fatal error LNK1104: 无法打开文件 glfw3.lib\"如何解决？","该错误通常是因为链接器找不到 glfw 的库文件。解决方法：\n1. 下载 glfw 3.3.8 或相应版本。\n2. 在 VS 项目属性中，进入“链接器 -> 输入 -> 附加依赖项”，确保填写的是 `glfw3.lib`。\n3. 检查 VNN 第三方库的依赖项，如果使用的是 dll，尝试在本地生成或寻找对应的 lib 文件，或将相关依赖也改为 `.lib` 后缀进行链接。\n4. 确保库文件的目录已正确添加到“链接器 -> 常规 -> 附加库目录”中。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fissues\u002F50",{"id":171,"question_zh":172,"answer_zh":173,"source_url":174},42538,"如何在低性能设备上提高运行帧率（FPS）？","在低性能设备（如老旧 3G 手机）上，若需达到 20 FPS 以上，优化空间有限。建议采取“隔帧检测”策略，即不是每一帧都进行人脸关键点检测，而是间隔一帧或多帧检测一次，从而降低计算负载提升流畅度。此外，部分重特效（如红唇、大眼）在极低性能设备上可能会自动失效或被禁用。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fissues\u002F96",{"id":176,"question_zh":177,"answer_zh":178,"source_url":179},42539,"BeautyFaceFilter 的锐化（Sharpen）功能无效怎么办？","锐化功能无效是因为缺少纹理偏移量的 Uniform 设置。需要在 `beauty_face_unit_filter.cc` 中添加以下代码来传递宽高偏移量：\n```\nfloat widthOffset = 1.0\u002Fthis->getRotatedFramebufferWidth();\nfloat heightOffset = 1.0\u002Fthis->getRotatedFramebufferHeight();\n_filterProgram->setUniformValue(\"widthOffset\", widthOffset);\n_filterProgram->setUniformValue(\"heightOffset\", heightOffset);\n```\n添加后即可恢复正常锐化效果。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fissues\u002F152",{"id":181,"question_zh":182,"answer_zh":183,"source_url":164},42540,"为什么全身照或远景人像的美颜效果不明显？","gpupixel 主要针对半身照和面部特征明显的场景优化。对于景点拍照、全身照或包含远景的图片，由于人脸在画面中占比小或特征不突出，算法难以精准定位或应用瘦脸等特效，导致效果不明显。这是当前算法的局限性，主要适用于近距离人像。",[185,190,195,200,205,210,215,220,225,230,235,240,245,250,255,260,265,270,275,280],{"id":186,"version":187,"summary_zh":188,"released_at":189},342282,"v1.2.x.8","## iOS\n在工程根目录下执行如下命令：\n**生成工程**\nbash [Arm64]\ncmake -G Xcode -B build -S src -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=..\u002Ftoolchain\u002Fios.toolchain.cmake -DPLATFORM=OS64 -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release\n**编译**\nbash [Release]\ncmake --build build --config Release\nbash [Debug]\ncmake --build build --config Debug\n\n## Mac\n在工程根目录下执行如下命令：\n**生成工程**\nbash [Apple Silicon]\ncmake -G Xcode -B build -S src -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=..\u002Ftoolchain\u002Fios.toolchain.cmake -DPLATFORM=MAC_ARM64 -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release\nbash [Intel]\ncmake -G Xcode -B build -S src -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=..\u002Ftoolchain\u002Fios.toolchain.cmake -DPLATFORM=MAC -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug\n**编译**\nbash [Release]\ncmake --build build --config Release\n[Debug]\ncmake --build build --config Debug\n\n## Android\n使用Android Studio打开目录 `src\u002Fandroid\u002Fjava`，即可开始自动下载Gradle等依赖。\n**工程结构**\n包含demo和gpupixel模块，如下所示：\n![](..\u002F..\u002Fimage\u002Fandroid-project.png)\n**编译**\n双击右侧的 `gradle -> gpupixel -> build -> assemble` 即可开始编译。\n![](..\u002F..\u002Fimage\u002Fandroid-build.png)\n\n## Windows\nWindows编译需要安装CMake和MinGW64。\n**生成工程**\nbash [Release]\ncmake -G \"MinGW Makefiles\" -B build -S src -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release\nbash [Debug]\ncmake -G \"MinGW Makefiles\" -B build -S src -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug\n**编译**\nbash [Release]\ncmake --build build --config Release\nbash [Debug]\ncmake --build build --config Debug\n\n## Linux（在Ubuntu上测试）\n**环境配置**\nbash\n安装CMake\nsudo apt-get install cmake pkg-config\n安装依赖库\nsudo apt-get install mesa-utils libglu1-mesa-dev freeglut3-dev mesa-common-dev libglfw3-dev\n**生成工程**\nbash [Release]\ncmake -B build -S src -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release\nbash [Debug]\ncmake -B build -S src -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug\n**编译**\nbash [Release]\ncmake --build build --config Release\nbash [Debug]\ncmake --build build --config Debug","2026-01-23T18:07:53",{"id":191,"version":192,"summary_zh":193,"released_at":194},342283,"v1.3.1","## v1.3.1\n\n### 🛠️ 改进\n- MarsFace 库和 API 更新，人脸关键点更精准，处理时间更短，CPU 占用更低；\n- Windows 和 Linux 平台不再提供内置的人脸检测功能，如有需要请自行集成 vnn；\n- Android 动态库支持 16k 内存对齐。\n\n### 🐛 修复\n- 修复了 iOS 端渲染黑屏的问题。","2025-06-27T03:01:44",{"id":196,"version":197,"summary_zh":198,"released_at":199},342284,"v1.3.0-beta.7","1. 修复因 JNI 接口中缺少 JNIEXPORT 导致的 Android 崩溃问题。","2025-04-21T09:36:56",{"id":201,"version":202,"summary_zh":203,"released_at":204},342285,"v1.3.0-beta.6","版本：v1.3.0-beta.6\n## 新增内容\n 1. 优化 API\n 2. 优化演示\n 3. 修复 bug","2025-04-21T07:39:19",{"id":206,"version":207,"summary_zh":208,"released_at":209},342286,"v1.3.0-beta5","GPUPixel 版本：v1.3.0-beta5\n## 新增内容\n 1. 优化桌面版演示\n 2. OpenGL 线程同步运行","2025-03-29T11:56:28",{"id":211,"version":212,"summary_zh":213,"released_at":214},342287,"v1.3.0-beta4","GPUPixel 版本：v1.3.0-beta4\n## 新增内容\n1. 优化 API 和示例程序","2025-03-26T13:54:38",{"id":216,"version":217,"summary_zh":218,"released_at":219},342288,"v1.3.0-beta3","GPUPixel 版本：v1.3.0-beta3\n## 新增内容\n 1. 修复 Windows 平台崩溃问题，解决无法找到模型文件的问题\n 2. 修复 macOS 和 iOS 框架未嵌入资源文件的问题\n 3. 修复 Android 示例应用崩溃问题\n 4. 将 C++ 标准升级至 C++11\n 5. 更新文档和官网","2025-03-21T03:31:37",{"id":221,"version":222,"summary_zh":223,"released_at":224},342289,"v1.3.0-beta","## 新增内容\n\n1. 🔄 将 VNN 人脸检测库替换为 Mars-Face。\n\n2. 📉 进一步减小库的体积。\n\n3. 🖥️ 在 Linux、macOS 和 iOS 上对 Mars-Face 使用静态链接。\n\n4. 📱 在 Windows 和 Android 上对 Mars-Face 使用动态链接。\n\n5. 🐧 对于 Linux，Mars-Face 静态库必须使用 Debian 10 编译。","2025-03-03T03:27:52",{"id":226,"version":227,"summary_zh":228,"released_at":229},342290,"v1.2.5","GPUPixel 版本：v1.2.5  \n## 新增内容  \n\n1. 添加对 armeabi-v7a 架构的 Android 支持 @cijiugechu    https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fcommit\u002Ff51ece9b81ee71d357e26a1ca6620ab035767796  \n1. 修复 JNI 中的类型错误 @cijiugechu  https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fcommit\u002Ff70fa25de04ff0d9a37dd64c1a6beb21da787e29  \n1. 优化 Android 滤镜 @xiaoshanlin000 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fcommit\u002F7ee92c3c69949e2e5852770a282e9c75b46eaccd","2024-04-16T03:08:52",{"id":231,"version":232,"summary_zh":233,"released_at":234},342291,"v1.2.4","GPUPixel 版本：v1.2.4\n## 新增内容\n\n1. 优化 CMake 并更新示例程序","2024-02-23T14:51:02",{"id":236,"version":237,"summary_zh":238,"released_at":239},342292,"v1.2.3","GPUPixel Version: v1.2.3\n## What's New\n\n1. Add ci script for building libs and demo.","2024-02-22T12:12:54",{"id":241,"version":242,"summary_zh":243,"released_at":244},342293,"v1.2.2","## What's new\r\n\r\n1. bugfix: fix linux link vnn_core error","2024-02-22T00:34:45",{"id":246,"version":247,"summary_zh":248,"released_at":249},342294,"v1.2.1","## What's new\r\n1. fix android xiaomi jni crash\r\n2. refine source image\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fcompare\u002Fv1.2.0...v1.2.1","2024-02-20T13:32:02",{"id":251,"version":252,"summary_zh":253,"released_at":254},342295,"v1.2.0","## What's Changed\r\n1. replace face++ with vnn for android, ios , mac, windows and linux;\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fcompare\u002Fv1.1.1...v1.2.0","2024-02-19T04:31:39",{"id":256,"version":257,"summary_zh":258,"released_at":259},342296,"v1.1.1","## What's Changed\r\nbugfix: fix `TargetRawOuput` i420 and rgba callback not work.\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fcompare\u002Fv1.1.0...v1.1.1","2024-02-03T05:20:30",{"id":261,"version":262,"summary_zh":263,"released_at":264},342297,"v1.1.0","## What's Changed\r\n* Dev by @gezhaoyou in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fpull\u002F14\r\n* Build toolchain change to cmake\r\n*  Add windows and linux  platform support.\r\n*  Change  filename as google code format.\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fcompare\u002F1.0.6...v1.1.0","2024-01-30T17:31:55",{"id":266,"version":267,"summary_zh":268,"released_at":269},342298,"1.0.6","## What's New\r\n1. Android demo add camera permission check;\r\n2. Fix Android layout GPUPixelView show empty;\r\n3. Refactor android ios and mac demo\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpixpark\u002Fgpupixel\u002Fcompare\u002F1.0.5...1.0.6","2024-01-21T07:25:14",{"id":271,"version":272,"summary_zh":273,"released_at":274},342299,"1.0.5","## What's Changed\r\nfeat: Add macOS demo and work well;\r\nrefactor: auto detect platform and define platform macro\r\nfeat: refine android demo","2024-01-21T02:55:58",{"id":276,"version":277,"summary_zh":278,"released_at":279},342300,"1.0.4","feat:  refine ios demo and add camera switch button ","2024-01-15T05:22:55",{"id":281,"version":282,"summary_zh":283,"released_at":284},342301,"1.0.3","bugfix: Temporary fix for incorrect orientation issue in Android video preview.","2023-12-25T14:28:14"]