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Convert any file into high-density MP4 pixel videos and restore it with 100% bit-exact SHA-256 integrity.

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PixelDrop - 跨平台文件像素视频化存储与光学容错传输系统

PixelDrop Logo
将任意文件编码为高密度纯像素点阵 MP4 视频,并 100% 比特级无损还原
Convert any file into high-density MP4 pixel videos and restore it with 100% bit-exact SHA-256 integrity.

Latest Release CI Status MIT License Flutter Platforms


📖 项目简介 (Overview)

PixelDrop 是一款基于 Flutter 与现代流式音视频引擎构建的高性能跨平台数据视频化传输工具。它可以将电脑或手机上的任意文件、多个文件或整个文件夹切片并编码为由微小离散像素矩阵组成的 1080P/720P MP4 视频。

接收方只需使用 PixelDrop 载入该视频,系统即可在数秒内通过原生像素管道快速提取,并通过内置的 Cauchy Reed-Solomon 纠删码 与 SHA-256 比特级校验,100% 原样无损恢复原始数据。

💡 核心价值场景:

  • 离线光学跨屏互传:无需数据线、无需配对局域网、跨系统物理隔离安全传递;
  • 云盘与图床格式绕行:将任意二进制数据包装为标准合法合规的 MP4 流媒体格式;
  • 社交平台免压传输:通过帧级冗余与静音轨注入,抵抗平台的二转重压缩与偶发丢帧。

🖼️ 界面预览 (Screenshots)

🪟 Windows 桌面端

编码生成视频 (File to Video) 解码还原文件 (Video to File)
Windows Desktop Encode Windows Desktop Decode
多规格切换、多核并行加速、静音轨与 FEC 容灾配置 100% SHA-256 比特级无损校验、一键解压归档

🤖 Android 移动端

移动端编码 (File to Video) 移动端解码 (Video to File)
Android Mobile Encode Android Mobile Decode
系统分享直达装配、沉浸式点阵配置 原生视频硬件加速解析、瞬时校验与提取

✨ 核心特性 (Key Features)

💎 1. 比特级无损与 SHA-256 完整性

  • 每一帧数据均携带独立的 Magic 协议头、分块索引、总帧数及 CRC32 校验;
  • 全局元数据记录原始文件 SHA-256 指纹与体积,还原完成后进行全文哈希比对,确保无一比特损坏。

🎨 2. RGB 8 色高密编码与黑白双协议

  • RGB 8 色协议 (PD02):单像素点携带 3 个比特数据(8 种离散基色),相比传统黑白单色点阵,视频体积大幅减小 ~60%,生成速度翻倍;
  • 经典黑白协议 (PXL1):1 比特/像素,极端翻拍环境下的高稳健性回退支持。

🛡️ 3. 抗掉帧容灾(时间冗余 / 帧级 FEC 纠删码)

  • 采用基于伽罗瓦域 $GF(2^8)$ 的 Cauchy Reed-Solomon 纠删码算法;
  • 支持可配置的帧级冗余度(10% ~ 30%);
  • 视频即使被播放器截断首尾,或在网络传输中被平台随机丢弃关键帧,只要有效帧数达标,即可 100% 逆向重构缺失画面并精确还原。

📁 4. 多文件拖拽与文件夹一键归档

  • 流式打包:直接将多个散落文件或多层嵌套文件夹拖入应用窗口,后台基于微任务自动切片压缩为 ZIP 视频流,界面毫无卡顿;
  • 智能解压:还原后支持一键解压,自动识别并去除冗余多层同名父目录;
  • 安全防护:内置严格的 Zip-Slip 目录穿越防御,杜绝恶意相对路径注入攻击。

📱 5. 移动端系统级极速交互 (Android)

  • 深度集成 Android 原生 ACTION_SEND / ACTION_SEND_MULTIPLE:在手机文件管理器或相册中长按文件/视频,点击「分享到 PixelDrop」即可直接唤起并自动装配任务;
  • 原生前台服务(Foreground Service)配合 PARTIAL_WAKE_LOCK,切后台、刷其他软件或锁屏息屏状态下 CPU 满速稳定运行,拒绝系统杀进程。

🪟 6. 精致桌面端体验 (Windows / Linux)

  • 遵循 Material Design 3 现代深板岩灰蓝质感与黄金比例紧凑窗口(860 × 620);
  • 全局支持系统资源管理器直接拖拽放置(Drag & Drop);
  • 完成后提供一键【在资源管理器中显示】并自动高亮选中目标文件。

🌐 7. 社交与短视频平台免压兼容

  • 轻量静音音轨注入:针对微信视频号、抖音、B站等对纯无声 MP4 的上传拦截或暴力重采样问题,自动注入一条 32kbps AAC 无损静音流(1分钟视频仅增约 3~4 KB);
  • Web 快速启动 (+faststart):自动将 moov atom 元数据挪至 MP4 最前部,支持网盘与网页端秒开预览与流式秒读。

🏗️ 架构与数据流 (Architecture)

flowchart LR
    subgraph encode ["编码流水线 (Encode Pipeline)"]
        A["输入:文件 / 文件夹 / 多文件"] --> B["扫描归集 & 流式 ZIP 封包"]
        B --> C["注入元数据头 (文件名、SHA256、GZip)"]
        C --> D["Cauchy RS FEC 冗余编码 (时间纠删码)"]
        D --> E["多核 Isolate 并行渲染点阵帧 (PNG)"]
        E --> F["FFmpeg 合成 (RGB24 -> YUV420p + AAC 静音轨 + faststart)"]
        F --> G["输出:PixelDrop MP4 视频"]
    end

    subgraph decode ["解码流水线 (Decode Pipeline)"]
        G --> H["载入 MP4 视频"]
        H --> I["FFmpeg Raw 视频流灰度直读 (跳过音频轨)"]
        I --> J["网格自适应采样 & CRC32 快速过滤"]
        J --> K{"是否发生掉帧?"}
        K -- "是" --> L["FEC 高斯-若尔当消元重建缺失帧"]
        K -- "否" --> M["拼装完整二进制载荷"]
        L --> M
        M --> N["SHA-256 完整性比对"]
        N --> O["智能解压 / 原文件保存"]
    end
Loading

📊 性能基准测试对比 (Benchmark)

对同一份标准 50 KB 真实数据进行多方案基准测试对比:

评估指标 方案一:动态二维码视频 (QR Code) 方案二:PixelDrop 单色点阵 (PXL1) 方案三:PixelDrop 彩色点阵 (PD02) 提升效果
视频文件体积 481 KB (膨胀 9.61 倍) 61 KB (膨胀 1.22 倍) 仅 38 KB (膨胀 0.76 倍) 体积缩小 92%
编码压制耗时 15.03 秒 0.75 秒 0.42 秒 提速 35 倍
解码提取耗时 12.32 秒 0.49 秒 0.28 秒 提速 44 倍
全流程总耗时 27.35 秒 1.24 秒 0.70 秒 整体提速近 40 倍
数据校验 比特级无损 100% SHA-256 吻合 100% SHA-256 吻合 比特级无损

📥 客户端下载 (Releases)

欢迎前往 GitHub Releases 获取官方预编译安装包:

👉 前往 PixelDrop 最新版本下载页面

平台 / 系统 推荐下载文件 说明
🪟 Windows (64位) PixelDrop-Windows-x64-v1.0.1.zip 绿色免安装版,内置极速 FFmpeg 视频引擎,解压即可运行
🤖 Android (主流机型) app-arm64-v8a-release.apk 适用于近几年发布的绝大多数 Android 智能手机
🤖 Android (老旧机型) app-armeabi-v7a-release.apk 适用于 32 位老旧 Android 移动设备
🐧 Linux 规划待动工 (免安装 tar.gz 便携包) 详见 docs/LINUX_TODO.md

🛠️ 源码构建与开发指南 (Developers)

环境要求

本地编译运行

# 1. 克隆代码库
git clone https://github.com/AMM2034567/PixelDrop.git
cd PixelDrop

# 2. 安装 Flutter 依赖包
flutter pub get

# 3. 运行静态代码分析(确保 0 告警)
flutter analyze

# 4. 执行全量单元测试与集成测试套件(86 项测试全部通过)
flutter test

# 5. 本地运行调试
flutter run -d windows    # Windows 桌面端
flutter run -d <device>   # Android 真机或模拟器

🤝 参与贡献 (Contributing)

欢迎任何形式的贡献!无论是发现 Bug、提出功能建议还是提交代码 PR:

  1. 请阅读并遵循 CONTRIBUTING.md;
  2. 欢迎通过 GitHub Issues 提交反馈与讨论。

⚠️ 免责声明 (Disclaimer)

  • 技术研究与合法用途:本项目仅供技术探索、学术交流、应急恢复及合规的数据离线备份传输使用。任何个人、团队或机构在部署与使用本项目时,须严格遵守所在国家或地区的法律法规及各网络平台的服务条款。
  • 内容合法性与责任自负:严禁利用本项目制作、分发、传播任何违法违规、侵犯第三方知识产权或危害网络安全的载荷与内容。使用者应对其编码传输的数据内容承担全部法律责任,本项目原作者与开源贡献者不承担任何因使用本工具而导致的直接或间接法律责任及连带责任。
  • 数据安全性与无担保声明:尽管本项目提供了 SHA-256 完整性比对与 Cauchy Reed-Solomon 纠删容灾机制,但在极端第三方平台过度压缩、恶意篡改或物理损毁下,仍可能导致数据不可逆损坏。本软件按“现状 (AS IS)”提供,不作任何明示或暗示的绝对数据安全性担保。重要数据请务必保留独立多重原始备份。
  • 非加密工具声明:本项目致力于将二进制数据光学像素化,并非文件加密工具。生成的点阵视频数据对外界是透明开放的,任何持有相同公开协议解析器的个体均可提取还原。如有隐私保护或机密性需求,请在输入本工具前自行完成上游加密处理(如带密压缩包、GPG 加密等)。

📜 开源许可证 (License)

本项目遵循 MIT License 开源协议。 任何人均可自由使用、复制、修改、合并、出版发行、散布、再授权及贩售软件及其副本。

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