WebSight Dataset: Converting Web Screenshots to HTML Code

Core Concepts

WebSightデータセットを使用して、ウェブスクリーンショットをHTMLコードに変換する方法を解説。

Abstract

VLM（Vision-Language Models）の活用がウェブ開発に革新的な戦略をもたらす。
WebSightデータセットは2百万組のHTMLコードとそれに対応するスクリーンショットから構成される。
HTMLコード生成のためにVLMをファインチューニングし、Webページのスクリーンショットを機能的なHTMLコードに変換する能力を示す。
WebSight-v0.1からv0.2への改善点やTailwind CSSの採用など、データセットの進化が記載されている。
Introduction:

VLMs have advanced in various tasks but converting web screenshots to HTML remains unexplored.
Lack of suitable dataset hinders progress.
Construction of the dataset:

Strategies for generating pairs of screenshots and HTML codes are discussed.
Challenges with leveraging existing webpages due to noise and complexity are highlighted.
Fine-tuning a foundation vision-language model on WebSight:

Model prerequisites for webpage conversion are outlined.
Fine-tuning process and challenges faced during training are detailed.
Qualitative evaluation:

Results on different screenshots and failure cases are presented.
Issues with complex layouts and syntax mastery by the model are discussed.

Stats

VLM（Vision-Language Models）はさまざまなタスクで進化してきた。 - OpenAI et al., 2023
WebSight-v0.1では823K組のスクリーンショットと関連するHTML + 伝統的なCSSコードが提供された。 - Si et al., 2024
Fine-tuningプロセスではパラメータ効率的DoRA法が使用された。 - Liu et al., 2024b

Quotes

"By adapting the prompts, we can introduce specific constraints to the code generation process."
"Tailwind CSS emerges as an ideal solution for visually diverse designs."
"We demonstrate a viable path to accelerate UI development tasks with AI-powered tools."

Key Insights Distilled From

Unlocking the conversion of Web Screenshots into HTML Code with the WebSight Dataset

by Hugo... at arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.09029.pdf

Deeper Inquiries

この技術は将来的にどのような分野で応用される可能性があるか？

WebスクリーンショットをHTMLコードに変換する技術は、UI開発やウェブデザイン分野で幅広く応用される可能性があります。例えば、モデルが生成したHTMLコードを使用して、デザイナーや開発者が手動でコーディングする必要なく、迅速かつ正確にウェブページを作成できます。これにより、UI開発プロセスの効率化や新しいAIパワードツールの実装が可能となります。また、Figmaなどのデザインツール向けのプラグインやモジュールも容易に作成できるため、無駄な時間を削減しつつ素早く反復作業を行うことが期待されます。

モデルが複雑なレイアウトや文法に苦労している場合、その問題点は何か？

複雑なレイアウトや文法への適応性不足は主に次の理由から生じています。まず、入力画像内のテキストと背景色が同一だったり誤った構文使用だったりする場合、「Sightseer」（この研究で紹介されている特殊化されたVLM）は正確なHTMLコード生成に失敗します。さらに、「Sightseer」はTailwind CSS（従来のCSSではなく最近導入されたフレームワーク）へ対処する際も困難を抱えており、これまで学習したテキストオンリー形式と異質性から生じている可能性があります。このような課題解決策として基盤VLMを事前訓練段階ですでにText-Only HTML + Tailwind CSS形式でも学習させ始めれば、「Sightseer」自体も精度向上へ大きく前進することが期待されます。

画像処理技術とこの研究はどのように関連しているか？

本研究では画像処理技術（OCR能力含む）および言語処理技術（VLMs）を統合しました。具体的には「Sightseer」という特殊化VLMをFine-tuningしました。「Sightseer」はOCR能力を活用して画像内テキスト情報取得し，空間理解能力・物体識別能力等も備え，それら全般的機能強化目指す方針です。「Mistral-7B」「SigLIP-SO400M」という基盤VLMs を利用し，Patch n’ Pack戦略採用．980ピクセルサイズまで対応．OBELICS, OCR datasets 等多岐多様データ群から訓練. 今後更詳細情報公表予定．以上内容通じて，本研究では画像処理技術及び言語処理技術両面から高度統合手法展開中です．