前言
我之前不是用 Avalonia 开发了 StarBlogPublisher（一款为 StarBlog 设计的 Markdown 文章发布工具）吗？当时里面有个分类 词云（Word Cloud） 展示功能。 初版的词云虽然 "能用"，但效果极其粗糙——基本只是简单堆叠文字，完全没有体现出词云那种灵动、密集、错落有致的美感。于是，我决定 彻底重构 这一模块，重新寻找合适的词云生成方案。

选型
在 Avalonia 生态中是没有直接可用的词云组件的。不过没事，C# 的生态还算丰富，基本要啥有啥，词云自然不在话下。在调研阶段，我找到了两个比较流行的 C# 词云库：
1.Sdcb.WordCloud
2.KnowledgePicker/WordCloud
简单对比一下：

特性	Sdcb.WordCloud	KnowledgePicker.WordCloud
渲染引擎	SkiaSharp（跨平台）	SkiaSharp（跨平台）
输出格式	图片（PNG）、SVG、JSON	图片（Bitmap）、SVG（需要自绘）
自定义程度	高（遮罩、字体、多方向、JSON输出等）	中（字体、颜色、布局可定制，但不支持遮罩）
遮罩功能	✅ 原生支持遮罩图生成特定形状词云	❌ 暂不支持遮罩，生成规则矩形词云
最近维护状态	活跃（2024年持续更新）	活跃（2024年有提交）
使用复杂度	中（配置多、自由度高）	中（较简洁，适合快速集成）

共同点
1.两者都使用 SkiaSharp，意味着可以在 Windows、Linux、macOS 等多平台运行。

2.都支持灵活配置字体、布局、颜色，并且速度非常快。

主要区别
1.Sdcb.WordCloud 更注重视觉效果（支持复杂遮罩图案），适合追求自定义形状、炫酷效果的场景。
2.KnowledgePicker.WordCloud 更注重性能和简洁性，适合标准矩形词云生成，不追求复杂形状。
最终，我选择了功能更强大、兼容性更好的 Sdcb.WordCloud。

Sdcb.WordCloud简介
Sdcb.WordCloud 是一个基于 SkiaSharp 的跨平台词云生成库，具备以下特点：
1.跨平台兼容：Windows、Linux、macOS 均可使用。
2.多种输出：支持生成图片、SVG文件或JSON数据。
3.高度可定制：自定义字体、颜色、遮罩图案、文本排列方式等。
4.无依赖System.Drawing：在服务器环境也能轻松部署。

5.开源友好：MIT License，开发者自由扩展。

安装

dotnet add package Sdcb.WordCloud

实战：在 StarBlogPublisher 中应用
重构后的词云生成逻辑主要分为两步：
1.获取词频数据
首先，从后端API请求分类词频数据，并进行简单扩充（让词云密度更高）。

private async Task<List<WordScore>?> GetWordScores() {
var response = await ApiService.Instance.Categories.GetWordCloud();
if (response.Data == null) thrownew Exception("获取词云数据失败");

var originalScores = response.Data
    .Select(e => new WordScore(Score: e.Value, Word: e.Name))
    .ToList();
// 堆代码 duidaima.com
var extendedScores = new List<WordScore>();
foreach (var score in originalScores) {
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
      extendedScores.Add(score);
    }
  }

return extendedScores;
}

这里小技巧：  将原本每个单词的词频复制多次，可以有效提升词云的视觉密度和丰富度。

2.生成词云图像
拿到词频数据后，使用 WordCloud.Create() 创建词云对象，并通过遮罩图案和字体定制，生成最终的词云图片。

private async Task GenerateWordCloudImage() {
var wordScores = await GetWordScores();
if (wordScores == null || !wordScores.Any()) {
    ErrorMessage = "没有可用的词云数据";
    return;
  }

var wc = WordCloud.Create(new WordCloudOptions(900, 900, wordScores) {
    FontManager = new FontManager([
      SKTypeface.FromFamilyName("Times New Roman")
    ]),
    Mask = MaskOptions.CreateWithForegroundColor(
      SKBitmap.Decode(awaitnew HttpClient().GetByteArrayAsync(
        "https://io.starworks.cc:88/cv-public/2024/alice_mask.png"
      )),
      SKColors.White
    )
  });

usingvar skImage = wc.ToSKBitmap();
usingvar data = skImage.Encode(SKEncodedImageFormat.Png, 100);
usingvar stream = new MemoryStream(data.ToArray());
  WordCloudImage = new Bitmap(stream);
}

这里用了两点增强体验的小技巧：
遮罩图：使用一张指定形状的透明图，词云可以呈现人物轮廓、LOGO形状等，极大提升美感。

自定义字体：更换字体可以让整体风格更符合网站/应用的设计感。

效果展示
话说之前的效果能算词云吗？？

小结
通过这次重构，我总结出几点经验：
1.选对库很重要，跨平台、高扩展性是首要考虑。
2.词云美观与否，关键在于密度、遮罩形状、字体风格的搭配。
3.尽可能异步请求和局部优化，避免UI卡顿。
如果你也在C#项目中需要集成词云功能，推荐试试Sdcb.WordCloud —— 简单高效，而且效果不错!