Automatische Generierung von UI-Code aus Designbildern: Ein praxisnaher Datensatz mit Layout-Informationen

Core Concepts

Dieser Datensatz zielt darauf ab, Multimodale Große Sprachmodelle (MLLMs) dabei zu unterstützen, UI-Code aus hochauflösenden Designbildern zu generieren, indem er ein umfangreiches, realistisches und qualitativ hochwertiges Datenmaterial bereitstellt.

Abstract

Der Datensatz VISION2UI wurde aus dem Common Crawl-Datensatz extrahiert und umfasst 20.000 Beispiele (mit weiteren 1 Million Beispielen in Kürze) von Webseiten-Designs und den zugehörigen HTML-Code. Der Datensatz wurde sorgfältig bereinigt und gefiltert, um Rauschen und Qualitätsmängel zu minimieren. Zusätzlich zu den Paaren aus Design-Bild und HTML-Code enthält der Datensatz auch Layout-Informationen wie Größe und Position der HTML-Elemente, um MLLMs beim Erlernen der korrekten Strukturgenerierung zu unterstützen.
Der Datensatz zeichnet sich durch eine hohe Vielfalt an Webseiten-Layouts, Strukturen und Gestaltungselementen aus, wie anhand statistischer Kennzahlen und Beispielbildern gezeigt wird. Er übersteigt damit deutlich die Größe und Qualität bestehender Datensätze wie WebSight und Design2Code.
Obwohl der Datensatz bereits vielversprechende Ergebnisse bei der Feinabstimmung von MLLMs liefert, bleiben einige Herausforderungen wie die Generierung komplexer CSS-Strukturen und die präzise Abbildung der HTML-DOM-Hierarchie bestehen. Der Autor plant, diese Aspekte in zukünftigen Arbeiten weiter zu untersuchen.

Stats

Die durchschnittliche Länge des HTML-Codes beträgt 8.460 ± 7.120 Token.
Die durchschnittliche Anzahl an HTML-Tags beträgt 175 ± 94.
Die durchschnittliche Tiefe des HTML-DOM-Baums beträgt 15 ± 5.
Die durchschnittliche Anzahl an eindeutigen HTML-Tags beträgt 21 ± 5.

Quotes

"Um das Potenzial von MLLMs bei der Codegenerierung voll auszuschöpfen, schlagen wir einen praxisnahen Datensatz mit Layout-Informationen namens VISION2UI vor, der speziell für das Finetuning von MLLMs bei der Generierung von UI-Code aus Designbildern entwickelt wurde."
"Unser Datensatz zeichnet sich durch eine höhere Authentizität und Vielfalt im Vergleich zu synthetischen Datensätzen wie WebSight aus und übertrifft in Größe und Qualität bestehende Benchmarks wie Design2Code."

Key Insights Distilled From

VISION2UI

by Yi Gui,Zhen ... at arxiv.org 04-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.06369.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man den Datensatz um weitere Modalitäten wie Interaktionen oder Animationen erweitern, um die Generierung dynamischer Webseiten zu unterstützen?

Um den Datensatz um weitere Modalitäten wie Interaktionen oder Animationen zu erweitern und die Generierung dynamischer Webseiten zu unterstützen, könnten folgende Schritte unternommen werden:

Integration von Interaktionen: Durch Hinzufügen von Interaktionsdaten wie Klicks, Hover-Effekten oder Animationstransitionen zu den Designbildern könnte der Datensatz erweitert werden. Diese Interaktionsdaten könnten als zusätzliche Labels dienen, um die Generierung von interaktiven Elementen in der UI zu ermöglichen.

Einbeziehung von Animationen: Durch die Integration von Animationseffekten in den Designbildern könnte die Modellierung von animierten UI-Elementen ermöglicht werden. Dies könnte durch die Bereitstellung von Animationsspezifikationen oder -parametern in den Designbildern erfolgen, um die Generierung von animierten CSS-Styles und HTML-Elementen zu unterstützen.

Erweiterung des Layouts um dynamische Elemente: Durch die Einbeziehung von dynamischen Elementen wie Pop-ups, Modals oder dynamisch geladenen Inhalten in den Designbildern könnte der Datensatz um weitere Komplexität und Interaktivität erweitert werden. Dies würde es dem Modell ermöglichen, auch solche dynamischen Elemente in der generierten UI zu berücksichtigen.

Durch die Integration dieser zusätzlichen Modalitäten könnte der Datensatz realistischere Szenarien abbilden und die Generierung von dynamischen und interaktiven Webseiten durch die Modelle verbessern.

Welche zusätzlichen Techniken oder Architekturansätze wären erforderlich, um die Generierung komplexer CSS-Strukturen und präziser HTML-DOM-Hierarchien weiter zu verbessern?

Um die Generierung komplexer CSS-Strukturen und präziser HTML-DOM-Hierarchien weiter zu verbessern, könnten folgende Techniken oder Architekturansätze erforderlich sein:

Hierarchische Aufmerksamkeitsmechanismen: Die Integration hierarchischer Aufmerksamkeitsmechanismen in die Modelle könnte dazu beitragen, die Beziehung zwischen verschiedenen HTML-Elementen und CSS-Stilen besser zu modellieren. Durch die Fokussierung auf die Hierarchie der DOM-Struktur könnte das Modell präzisere und konsistentere Ergebnisse erzielen.

Verwendung von Transformer-Architekturen: Die Verwendung von Transformer-Architekturen wie BERT oder GPT könnte die Modellierung von Abhängigkeiten zwischen HTML- und CSS-Elementen verbessern. Diese Architekturen sind bekannt für ihre Fähigkeit, komplexe Beziehungen in Sequenzen zu erfassen, was bei der Generierung von CSS-Strukturen und HTML-DOM-Hierarchien hilfreich sein könnte.

Fine-Tuning mit spezifischen CSS- und HTML-Daten: Durch das Fine-Tuning der Modelle mit spezifischen CSS- und HTML-Daten aus dem Zielbereich könnte die Generierung von präzisen CSS-Strukturen und HTML-DOM-Hierarchien verbessert werden. Dies würde es dem Modell ermöglichen, spezifische Regeln und Muster aus dem Zielsegment zu erlernen und in die Generierung einzubeziehen.

Die Kombination dieser Techniken und Architekturansätze könnte dazu beitragen, die Genauigkeit und Komplexität bei der Generierung von CSS-Strukturen und HTML-DOM-Hierarchien zu erhöhen.

Inwiefern könnten die Erkenntnisse aus diesem Projekt auch für andere Anwendungsfelder der automatischen Codegenerierung aus visuellen Eingaben relevant sein?

Die Erkenntnisse aus diesem Projekt könnten auch für andere Anwendungsfelder der automatischen Codegenerierung aus visuellen Eingaben relevant sein, wie z.B.:

Mobile App-Entwicklung: Die Methoden und Techniken zur Generierung von UI-Code aus Designbildern könnten auf die Entwicklung von mobilen Apps übertragen werden. Durch Anpassung der Modelle und Daten auf mobile UI-Designs könnten automatisierte Lösungen für die Erstellung von mobilen App-Interfaces geschaffen werden.

Grafikdesign und Layouterstellung: Die Ansätze zur Generierung von CSS-Strukturen und HTML-DOM-Hierarchien könnten auch auf den Bereich des Grafikdesigns und der Layouterstellung angewendet werden. Durch die Automatisierung von Designprozessen könnten kreative Layouts und visuelle Elemente effizienter erstellt werden.

E-Commerce-Plattformen: Die Generierung von UI-Code aus visuellen Eingaben könnte auch in E-Commerce-Bereichen wie der Erstellung von Produktseiten oder Checkout-Flows eingesetzt werden. Durch die Automatisierung von UI-Entwicklungsprozessen könnten E-Commerce-Plattformen schneller und konsistenter gestaltet werden.

Daher könnten die Erkenntnisse und Methoden aus diesem Projekt auf verschiedene Anwendungsfelder übertragen werden, um die automatische Codegenerierung aus visuellen Eingaben in verschiedenen Branchen und Bereichen zu unterstützen.