Мы реализуем:
- UI-фреймворк на базе графической библиотеки wgpu для рендеринга.
- Систему анимаций с поддержкой физики и кастомных переходов.
- ML-модель (на базе tch-rs, биндингов PyTorch для Rust) для предсказания параметров анимации на основе поведения пользователя.
- Интеграцию в реальном времени между UI и ML.
- Многопоточность для разделения рендеринга и вычислений ML.
Зависимости
Для реализации нам понадобятся следующие зависимости в Cargo.toml:
[dependencies]
wgpu = "0.13"
winit = "0.27"
tch = "0.7" # PyTorch bindings для ML
rand = "0.8" # Для генерации случайных данных
tokio = { version = "1.0", features = ["full"] } # Для асинхронности
futures = "0.3"
1. Определение структур данных
use std::sync::Arc;
use tch::{nn, nn::Module, nn::OptimizerConfig, Tensor, Device};
use wgpu::util::DeviceExt;
use winit::window::Window;
// Структура для параметров анимации
#[derive(Debug, Clone)]
struct AnimationParams {
position: (f32, f32), // Позиция объекта (x, y)
velocity: (f32, f32), // Скорость
duration: f32, // Длительность анимации
easing_factor: f32, // Фактор затухания
}
// Состояние UI
struct UIState {
animations: Vec<AnimationParams>,
window: Window,
device: wgpu::Device,
queue: wgpu::Queue,
surface: wgpu::Surface,
render_pipeline: wgpu::RenderPipeline,
}
// Модель ML для предсказания параметров анимации
struct MotionPredictor {
model: nn::Sequential,
device: Device,
}
impl MotionPredictor {
fn new(vs: nn::VarStore) -> Self {
let model = nn::seq()
.add(nn::linear(vs.root() / "input", 4, 16, Default::default())) // Вход: (x, y, vx, vy)
.add_fn(|xs| xs.relu())
.add(nn::linear(vs.root() / "hidden", 16, 8, Default::default()))
.add_fn(|xs| xs.relu())
.add(nn::linear(vs.root() / "output", 8, 2, Default::default())); // Выход: (duration, easing)
MotionPredictor {
model,
device: Device::Cuda(0), // Используем GPU, если доступно
}
}
fn predict(&self, input: &[f32]) -> (f32, f32) {
let input_tensor = Tensor::of_slice(input).to_device(self.device);
let output = self.model.forward(&input_tensor);
let result = output.to(Device::Cpu).into_shape(&[2]).unwrap();
(f32::from(&result[0]), f32::from(&result[1]))
}
}
2. Инициализация UI
async fn init_ui() -> UIState {
let event_loop = winit::event_loop::EventLoop::new();
let window = winit::window::WindowBuilder::new()
.with_title("Motion UI with ML")
.build(&event_loop)
.unwrap();
let instance = wgpu::Instance::new(wgpu::Backends::all());
let surface = unsafe { instance.create_surface(&window) };
let adapter = instance
.request_adapter(&wgpu::RequestAdapterOptions::default())
.await
.unwrap();
let (device, queue) = adapter
.request_device(
&wgpu::DeviceDescriptor {
features: wgpu::Features::empty(),
limits: wgpu::Limits::default(),
label: None,
},
None,
)
.await
.unwrap();
let shader = device.create_shader_module(&wgpu::ShaderModuleDescriptor {
label: Some("Shader"),
source: wgpu::ShaderSource::Wgsl(include_str!("shader.wgsl").into()),
});
let render_pipeline_layout = device.create_pipeline_layout(&wgpu::PipelineLayoutDescriptor {
label: Some("Render Pipeline Layout"),
bind_group_layouts: &[],
push_constant_ranges: &[],
});
let render_pipeline = device.create_render_pipeline(&wgpu::RenderPipelineDescriptor {
label: Some("Render Pipeline"),
layout: Some(&render_pipeline_layout),
vertex: wgpu::VertexState {
module: &shader,
entry_point: "vs_main",
buffers: &[],
},
fragment: Some(wgpu::FragmentState {
module: &shader,
entry_point: "fs_main",
targets: &[wgpu::ColorTargetState {
format: wgpu::TextureFormat::Bgra8UnormSrgb,
blend: Some(wgpu::BlendState::REPLACE),
write_mask: wgpu::ColorWrites::ALL,
}],
}),
primitive: wgpu::PrimitiveState::default(),
depth_stencil: None,
multisample: wgpu::MultisampleState::default(),
multiview: None,
});
UIState {
animations: Vec::new(),
window,
device,
queue,
surface,
render_pipeline,
}
}
Создадим простой шейдер shader.wgsl:
[[stage(vertex)]]
fn vs_main([[builtin(vertex_index)]] in_vertex_index: u32) -> [[builtin(position)]] vec4<f32> {
let x = f32(i32(in_vertex_index) - 1);
let y = f32(i32(in_vertex_index & 1u) * 2 - 1);
return vec4<f32>(x, y, 0.0, 1.0);
}
[[stage(fragment)]]
fn fs_main() -> [[location(0)]] vec4<f32> {
return vec4<f32>(1.0, 0.0, 0.0, 1.0); // Красный квадрат
}
3. Обновление анимаций с ML
fn update_animations(ui_state: &mut UIState, predictor: &MotionPredictor) {
for anim in ui_state.animations.iter_mut() {
// Собираем данные для ML
let input = [
anim.position.0,
anim.position.1,
anim.velocity.0,
anim.velocity.1,
];
let (predicted_duration, predicted_easing) = predictor.predict(&input);
// Обновляем параметры анимации
anim.duration = predicted_duration.max(0.1); // Минимум 0.1 секунды
anim.easing_factor = predicted_easing.clamp(0.0, 1.0);
// Применяем физику
anim.position.0 += anim.velocity.0 * 0.016; // Предполагаем 60 FPS
anim.position.1 += anim.velocity.1 * 0.016;
anim.velocity.0 *= anim.easing_factor;
anim.velocity.1 *= anim.easing_factor;
// Уменьшаем длительность
anim.duration -= 0.016;
}
// Удаляем завершенные анимации
ui_state.animations.retain(|anim| anim.duration > 0.0);
}
4. Главный цикл
#[tokio::main]
async fn main() {
let mut ui_state = init_ui().await;
// Инициализация ML модели
let vs = nn::VarStore::new(Device::Cuda(0));
let predictor = MotionPredictor::new(vs);
// Добавляем начальную анимацию
ui_state.animations.push(AnimationParams {
position: (0.0, 0.0),
velocity: (100.0, 50.0),
duration: 1.0,
easing_factor: 0.95,
});
let event_loop = winit::event_loop::EventLoop::new();
event_loop.run(move |event, _, control_flow| {
match event {
winit::event::Event::MainEventsCleared => {
update_animations(&mut ui_state, &predictor);
let output = ui_state.surface.get_current_texture().unwrap();
let view = output
.texture
.create_view(&wgpu::TextureViewDescriptor::default());
let mut encoder = ui_state
.device
.create_command_encoder(&wgpu::CommandEncoderDescriptor {
label: Some("Render Encoder"),
});
{
let mut render_pass = encoder.begin_render_pass(&wgpu::RenderPassDescriptor {
label: Some("Render Pass"),
color_attachments: &[wgpu::RenderPassColorAttachment {
view: &view,
resolve_target: None,
ops: wgpu::Operations {
load: wgpu::LoadOp::Clear(wgpu::Color::BLACK),
store: true,
},
}],
depth_stencil_attachment: None,
});
render_pass.set_pipeline(&ui_state.render_pipeline);
render_pass.draw(0..3, 0..1); // Рисуем простой треугольник
}
ui_state.queue.submit(std::iter::once(encoder.finish()));
output.present();
}
winit::event::Event::WindowEvent {
event: winit::event::WindowEvent::CloseRequested,
..
} => *control_flow = winit::event_loop::ControlFlow::Exit,
_ => {}
}
});
}