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"我们无法增加时间的长度，但可以增加时间的密度。" —— 听风插帧，让你的每一帧都丝滑如德芙。
这是一个运行在 Android 设备上的全局实时插帧工具，致力于将低帧率的视频、游戏等内容提升至高帧率，带来极致流畅的视觉体验。无论你是游戏发烧友，还是影音爱好者，这个工具都可能成为你的"新宠"。
- 全局应用：不局限于特定 App，可作用于任何游戏、视频或界面
- 实时处理：在设备端实时进行运算，无需等待
- 高度可定制：提供多种插帧算法和帧率选项，满足不同场景和性能需求
- 智能调节：内置动态质量控制，根据设备性能和负载自动调整，力求在流畅度与功耗间找到完美平衡
- 拥抱开源：代码完全开放，欢迎全世界的开发者共同学习、改进和创造
我们深知"talk is cheap, show me the code"，但在这里，我们想说"setup should be easy, just give me the app"！
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点击下方链接，下载衍生稳定版本
👉 下载衍生稳定版本（旧） 👈
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在你的安卓设备上找到下载的 APK 文件，点击安装
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系统可能会提示"为了安全，禁止安装来自未知来源的应用"。请在弹出的设置中，允许来自该来源的应用安装
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安装完成，在你的应用列表里找到"听风补帧"，点击启动！
我们的设计哲学是：强大的功能，简单的操作。
- 打开应用：你会看到一个简洁的控制界面
- 选择目标帧率：根据你的设备屏幕刷新率和期望效果，选择一个目标帧率（如 90, 120, 144 FPS）
- 选择插帧方法：
- 高级运动矢量插值：默认选项，效果与性能的绝佳平衡点，适用于大多数动态场景
- 其他方法正在开发中，敬请期待！
- 点击"启动补帧"：
- 系统会请求"屏幕录制"权限。这是应用捕获画面进行处理所必需的，我们不会录制或上传你的任何屏幕内容，请放心授权
- 授权后，服务将在后台启动，状态栏会出现一个通知
- 享受丝滑：现在，打开你的游戏或视频，感受帧率翻倍带来的纵享丝滑吧！
- 停止服务：想停止时，只需再次进入 App，点击"停止补帧"即可
想象一下，你看的电影或玩的游戏是一本快速翻页的"翻页书"（动画册）。
- 原始状态：如果书的页数（帧数）比较少，比如每秒只有30页，那么翻起来动画就会感觉有点卡顿、不连贯
- 听风插帧的作用：这个 App 就像一位技艺高超的"灵魂画师" 👨🎨。它会迅速地看一眼前一页（前一帧）和后一页（后一帧）的画面，然后凭借自己的"脑补"（算法），在两页之间画出一张全新的、过渡自然的中间页（插帧）
- 结果：原本每秒30页的书，现在变成了每秒60页、90页甚至120页！当你再次快速翻阅时，动画就变得如丝般顺滑，流畅得不可思议
简单来说，听风插帧通过计算画面中物体的运动轨迹，智能地创造出"不存在"的中间帧，从而让你的视觉体验翻倍！
flowchart TD
A[📱 用户屏幕] --> B[MediaProjection<br>屏幕捕获]
B --> C[AutoFrameBoostService<br>核心服务]
C --> D[VirtualDisplay<br>虚拟显示层]
D --> E{SurfaceTexture<br>帧数据接口}
E --> F[FrameInterpolator<br>核心插帧引擎]
subgraph F [插帧处理流水线]
direction TB
G[帧预处理<br>图像格式转换] --> H[运动估算<br>金字塔多级搜索]
H --> I[运动补偿<br>基于卡尔曼滤波]
I --> J[帧合成<br>生成中间帧]
end
F --> K[OpenGL ES<br>图形渲染]
K --> L[✨ 丝滑的最终画面]
M[📳 陀螺仪传感器] --> N[卡尔曼滤波器<br>数据平滑]
N --> I
style F fill:#e1f5fe,stroke:#01579b,stroke-width:2px
style A fill:#c8e6c9,stroke:#2e7d32
style L fill:#fff3e0,stroke:#ef6c00
这里是项目的"发动机舱"，让我们看看是什么在驱动这个性能怪兽。
| 技术/组件 | 所在文件 | 作用（专业术语 + 大白话解释） |
|---|---|---|
| MediaProjection | AutoFrameBoostService.kt |
[屏幕捕获] Android 官方提供的 API，用于捕获屏幕内容。 大白话：就像一个内置的录屏工具，但我们只"看"内容，不保存成文件 |
| Pyramidal Motion Estimation | FrameInterpolator.kt |
[运动估算] 一种分层估算运动矢量的方法。 大白话：为了找到物体从A点移动到B点，我们不直接在高清大图上找（太慢了）。而是先把它缩成一张小图，快速找到大概位置，然后再回到大图上精细搜索。又快又准！ |
| NEON Intrinsics | neon_optimizer.cpp |
[SIMD 加速] ARM 架构下的单指令多数据流技术，用于并行计算。 大白话：CPU 的一种"超能力"，可以让它一次性处理一大堆（比如8个）数学计算，而不是一个一个来。在计算像素差异时，这能极大地提升速度 |
| Kalman Filter | FrameInterpolator.kt |
[数据平滑] 用于从充满噪声的测量中估算出最优状态的算法。 大白话：手机的陀螺仪传感器数据会有抖动（噪声），卡尔曼滤波器就像一个超级稳的筛子，能过滤掉这些抖动，给我们一个平滑、真实的运动趋势，防止画面补偿时"抖来抖去" |
| DirectBufferPool + mmap | DirectBufferPool.javadirectbuf.cpp |
[内存管理] 通过 JNI 调用 C++ 的 mmap 函数来分配和管理大块内存。大白话：我们绕过 Java 的内存管理器，直接向操作系统"批发"内存。这样做更高效，能避免 Java 垃圾回收（GC）可能带来的卡顿，保证了实时处理的稳定性 |
| OpenGL ES | AutoFrameBoostService.kt |
[图形渲染] 嵌入式设备上的图形 API，用于处理和显示所有帧。 大白话：我们的"画板"和"画笔"。无论是原始帧还是我们创造的插帧，最终都由它绘制出来 |
| Jetpack Compose | MainActivity.kt |
[UI 构建] Google 推出的现代 Android UI 工具包。 大白话：用来画出你看到的那个简洁又好看的 App 界面的工具，写起来比以前的 XML 布局舒服多了 |
| 技术点 | 发现渠道 | 实现难度 | 潜力/可扩展性 | 备注/改进方向 |
|---|---|---|---|---|
| MediaProjection | 官方文档 | ⭐⭐☆☆☆ | ⭐⭐⭐☆☆ | 标准操作，但生命周期管理和权限处理需要细心。 改进方向：Root 模式下直接读取 Framebuffer，延迟更低，性能更好 |
| OpenCV 运动估算 | OpenCV 教程/博客 | ⭐⭐⭐⭐☆ | ⭐⭐⭐⭐☆ | 经典计算机视觉方法，效果不错。 改进方向：切换到基于深度学习的 VFI 模型（如 RIFE, DAIN），效果会大幅提升，但性能挑战也更大 |
| NEON 优化 | ARM 开发者文档 | ⭐⭐⭐⭐☆ | ⭐⭐⭐⭐☆ | 对性能提升巨大，但需要 C++ 和底层知识。 改进方向：结合 Vulkan Compute Shader，将计算完全放到 GPU 上，进一步解放 CPU |
| EGL/OpenGL ES | 图形学书籍/博客 | ⭐⭐⭐☆☆ | ⭐⭐⭐⭐☆ | Android 图形处理的基础。 改进方向：迁移到 Vulkan API，能更精细地控制 GPU，获得极致性能，但学习曲线也更陡峭 |
| JNI + mmap | StackOverflow/C++ 博客 | ⭐⭐⭐⭐☆ | ⭐⭐⭐⭐☆ | 高级技巧，有效避免了 JVM 的 GC 影响。 改进方向：目前实现是可靠的，但可以设计更复杂的池化策略 |
我们坚信，一个伟大的项目不仅在于它现在是什么样，更在于它梦想成为什么样。
- 核心框架：基于
MediaProjection和OpenGL ES的实时屏幕处理流已搭建完成 - 主要算法：实现了基于多级金字塔的运动矢量插帧算法，并使用 NEON 进行了优化
- 基础 UI：使用 Jetpack Compose 构建了简洁易用的启动和控制界面
- 动态调整：实现了基于设备性能和负载的动态分辨率和质量调整策略
- 传感器融合：集成了陀螺仪数据，通过卡尔曼滤波器平滑后用于运动补偿，减少画面抖动
- 高效内存池：通过 JNI 和
mmap实现了DirectBufferPool，保证了内存操作的高效和稳定
这个项目就像一个正在茁壮成长的孩子，它很棒，但远非完美。我们坦诚地列出它的不足，并邀请你一起让它变得更好！
- 功能欠缺：
- UI 中提到的"光流法"和"简单混合"尚未实现
- 缺少一个直观的悬浮窗来实时显示帧率和设备状态
- 没有分应用设置，目前是全局开关
- 技术待完善：
tensorflow-lite和vulkan依赖已添加，但未实际用于核心功能，潜力巨大- 错误处理和边缘 case 覆盖还不够健壮
- 在某些低端设备上性能开销可能较大
- UI/UX 优化：
- 可以增加更详细的设置项，如运动估算的搜索范围、块大小等
- 可以提供一个更酷炫的测试动画，直观展示插帧效果
我们为项目规划了激动人心的三步走战略：
timeline
title 听风插帧发展路线图
section 近期目标 (稳扎稳打)
完善基础功能 : 实现光流法和简单帧混合算法
实现悬浮窗 : 实时显示 FPS、设备状态
Bug 修复 : 提升稳定性与兼容性
section 中期目标 (迈向智能)
拥抱 AI : 集成 TensorFlow Lite<br>运行轻量级 VFI 模型
分应用配置 : 为不同应用设置<br>不同的补帧策略
性能分析 : 内置详细性能<br>分析工具
section 长期目标 (追求极致)
迁移到 Vulkan : 使用 Compute Shader<br>压榨 GPU 性能
Root 方案 : 直接操作 Framebuffer<br>减少延迟
模型生态 : 开放模型社区<br>支持自定义模型
为了方便 AI 爬取和开发者快速理解，这里是项目完整的"骨架"：
点击展开/折叠文件结构树
TFCZ-Android/
├── app/
│ ├── src/main/
│ │ ├── java/com/example/tfgy999/
│ │ │ ├── AutoFrameBoostService.kt # 核心后台服务，管理生命周期和管线
│ │ │ ├── FrameInterpolator.kt # 最核心的插帧算法实现
│ │ │ ├── MainActivity.kt # 主界面 UI (Jetpack Compose)
│ │ │ ├── DirectBufferPool.java # 内存池的 Java 接口
│ │ │ ├── DeviceUtils.kt # 设备信息获取工具
│ │ │ └── TestActivity.kt # 测试界面
│ │ ├── cpp/
│ │ │ ├── CMakeLists.txt
│ │ │ ├── directbuf.cpp # JNI 实现的 mmap 内存池
│ │ │ └── neon_optimizer.cpp # NEON 优化的运动估算核心函数
│ │ └── res/
│ │ ├── layout/ # 布局文件
│ │ └── values/ # 资源文件
│ └── build.gradle.kts
├── build.gradle.kts
├── settings.gradle.kts
└── README.md
我们热烈欢迎任何形式的贡献！无论是代码 PR、Bug 报告、功能建议，还是文档改进。
- Fork 本仓库
- 创建一个新的分支 (
git checkout -b feature/YourAmazingFeature) - 提交你的修改 (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - 推送到你的分支 (
git push origin feature/YourAmazingFeature) - 创建一个 Pull Request
让我们一起，用代码让世界变得更流畅一点点！
| 优点 (Pros) 👍 | 缺点 (Cons) 👎 |
|---|---|
| 极致流畅：显著提升低帧率内容的视觉流畅度 | 功耗增加：实时计算会消耗更多电量 |
| 通用性强：可应用于几乎所有前台应用 | 设备发热：高负载运行可能导致手机温度升高 |
| 体验提升：在高刷屏上充分利用硬件优势，观感极佳 | 可能产生伪影：在复杂或快速变化的场景，算法可能"脑补"出错，产生少量视觉瑕疵 |
| 开源免费：完全免费，且你可以自由地学习和修改代码 | 权限要求：需要屏幕捕获权限，可能引起部分用户对隐私的担忧 |
| 实时处理：无需预渲染，即时享受插帧效果 | 性能要求：对设备硬件有一定要求，低端设备可能体验不佳 |
如果这个项目对你有帮助，请给个 ⭐ 星标支持一下！
让每一帧都充满风的力量 🌬️