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