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Z轴拆分法:故事还得从安卓应用图标讲起

2152020-04-09

写这篇文章的初衷本来只是打算完成给读者的一个承诺,讲解一下Android 8.0后的应用图标适配。


可是写着写着,发现安卓现行的图标适配法则和“Z轴拆分法”十分类似,便由适配法牵扯出了许多相关话题。希望通过本文,UI同行们能透过手法本身,进行更多的思考。


一、安卓应用图标适配


众所周知,安卓相较于iOS来说,“建立标准化”一路走来是非常波折的。因为安卓的原始设备制造商 (OEM) 很多,每一个OEM又希望打造自己独立的产品特性,这些产品特性注入到硬件设备和系统软件等诸多方面,造就了安卓的杂屏现象。


所以我们常说安卓“杂屏”,可不仅仅指安卓设备物理像素、倍率繁多等方面,还有软件与各类系统适配的问题。这些问题在近几年其实已经得到了诸多改善,在昆明app开发过程中也同样存在很多这样的问题国内小米的创始人雷布斯就为设备的标准化做出了不小的贡献。而Google也一直在致力于解决软件标准化的问题,应用图标的适配就是其中一个方面。


Material Design 规范中倡导:对于安卓应用图标,自Android O(Android 8.0)版本开始,应用程序设计者应提供一套标准化文件。文件应包含:


前景层.svg文件:图标主视觉区域 72dp*72dp ;最终输出尺寸 108dp*108dp;

背景层.svg文件:最终输出尺寸 108dp*108dp。

可能听起来让你有些一头雾水,一个图标还要拆分输出前景层、背景层,什么鬼?下面我来讲解一下原因。


前面我们说到,不同的OEM的系统视觉规范不同,对于桌面应用图标,有些OEM出厂设备是显示方形,有些OEM出厂设备是显示圆形。如果不采用一套标准输出应用图标的规范,图标很可能会被OEM所提供的形状蒙层裁剪到主体部分。


并且从Android 8.1版本开始,安卓引入了图标的视差和脉动效果。



如何让设计者只需提供一套图标文件,就自动适配解决前面的这些问题呢?


MD选择将应用图标的前景层与背景层分离。

UI需提供给安卓开发人员两个图层.svg文件。



前景层尺寸为108dp*108dp,但主视觉区域为72dp*72dp;背景层尺寸为108dpx108dp,仅包含背景图层。

最后根据各个不同OEM提供的蒙层遮罩,自由适配不同的图标视觉样式。

这样也就可以调节控制前景层与背景层不同的偏移距离,形成视差效果。

看看MD官方展示的最终效果:



这就是MD规范为OEM安卓桌面图标差异性提供的解决方案。尽管MD官方并没有对这种制图手法给出一个官方的名称,但这种手法与“Z轴拆分法”十分类似,并且常被应用在设计体系当中。


二、Z轴拆分法——机器作图的基本逻辑


记得阿里刚推出机器作图AI产品“鹿班”的时候,设计师们纷纷表示感受到了人工智能带来的威胁。


AI机器作图的智能性不用多说,它可以根据产品分析、文案分析等手法,瞬间造出千万张适用于不同应用场景中的图片。并且它还能够不断学习,越来越符合主流审美,简直不要太玄乎。

后期人工智能会强大到什么地步,我们不讨论,但实际上此类机器作图的基本逻辑就是运用的“Z轴拆分法”。

我们看一看京东的人工智能作图产品“羚珑”的设计规则:



实际上人工智能都是提前被录入了一套设计公式,设计者将一张图片的Z轴结构拆分为装饰、背景、前景、文字、按钮等,AI通过筛选、搭配每一层的元素的样式,最终堆叠生成为合理的设计成品。


三、我们可以用Z轴拆分法做什么


Z轴拆分法法其实已经不算新鲜了,我在网上找了一些案例。

Z轴拆分法的优点就在于,它容易形成模块规范,有助于模块批量化生产。


我们知道,团队里每一个设计师的审美与平面能力不同,同一个模块的设计,按照不同的理解,大家可以做出五花八门的设计。就算是让同一个设计师来做,也可能因为不同时间的不同想法,产生不同风格的作品。这个创作过程是非常消耗时间和精力的。


并且...作为UI,我必须承认,有时候锱铢必较一些视觉工作,可能对于业务和增长来说,并不能起到多少的作用。

而使用了Z轴拆分法后,会提升模块作图的统一规范性与效率。


所以Z轴拆分法可以被用于模块批量化生产作图的场景当中,也正是因为“模块批量化”的特征,导致人工智能作图钻了UI设计师的空子。


四、Z轴拆分法让你感到轻松还是焦虑?


Z轴拆分法简单来说就是,将模块批量化的作图场景,在Z轴上拆分为多个结构,替换每一个结构的元素,可以搭配出各式各样的规范化设计成品。让设计师在作图过程中,减少思考成本,提升作图效率。


那么我有一个问题,学会了这个方法,你感到轻松还是焦虑呢?


有一些设计师可能觉得,掌握了这个方法,或多或少可以让自己在美工的道路上减轻一些负担;有一些设计师可能觉得,这是没有灵魂的批量化生产过程,这样的设计师以后一定会被人工智能淘汰吧...


借用京东“羚珑”团队的一段话:


如果把作图工作给到机器学习,它会按照录入的逻辑,搜索合适的素材和配色,按照规则进行组合。而我们的设计师,则回忆起场景中的声音、景象、气味、触感和味道,并把这些感受进行视觉表达,使得每一个人在看到后都有所触动。这是很长一段时间机器设计所无法做到的共情。


前面我说,正是因为“模块批量化生产”,导致人工智能作图钻了UI设计师的空子。但没有一个体系是完全没有漏洞的,想要不被人工智能所取代,我们也要反钻人工智能的空子,因为机器是无法像人一样拥有共情能力的。


机器学习也许会让设计行业受到一定冲击,但更加加大了对优秀设计师的过滤。更加警醒我们做UI这一行的同学,不要只聚焦于视觉,我们应该更加关心设计背后的情感和逻辑,聚焦原理、用户心理与业务这些机器无法解析的场景,才能够不被智能时代所淘汰。


说了这么多,感觉越扯越远了。还是一开始的那句话希望通过本文,UI同行们能透过手法本身,进行更多的思考。


原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s/r0wes7yKhTq9FMntGQ5eCQ


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