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前端利器!让AI根据手绘原型生成HTML | 教程+代码

王小新 编译自 Insight Data Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI

写个网页能有多麻烦?在大多数公司里,这项工作分为三步:

1. 产品经理完成用户调研任务后,列出一系列技术要求;

2. 设计师根据这些要求来设计低保真原型,逐渐修改得到高保真原型和UI设计图;

3. 工程师将这些设计图实现为代码,最终变成用户使用的产品。

这么多环节,任何地方出一点问题,都会拉长开发周期。因此,不少公司,比如Airbnb已经开始用机器学习来提高这个过程的效率。

Airbnb内部的AI工具,从图纸到代码一步到位

看起来很美好,但Airbnb还没公开该模型中端到端训练的细节,以及手工设计的图像特征对该模型的贡献度。这是该公司特有的闭源解决方案专利,可能不会进行公开。

好在,一个叫Ashwin Kumar的程序员创建了一个开源版本,让开发者/设计师的工作变得更简单。

以下内容翻译自他的博客:

理想上,这个模型可以根据网站设计的简单手绘原型,很快地生成一个可用的HTML网站:

SketchCode模型利用手绘线框图来生成HTML网站

事实上,上面例子就是利用训练好的模型在测试集上生成的一个实际网站,代码请访问:https://github.com/ashnkumar/sketch-code。

从图像标注中获取灵感

目前要解决的问题属于一种更广泛的任务,叫做程序综合(program synthesis),即自动生成工作源代码。尽管很多程序综合研究通过自然语言规范或执行追踪法来生成代码,但在当前任务中,我会充分利用源图像,即给出的手绘线框图来展开工作。

在机器学习中有一个十分热门的研究领域,称为图像标注(image caption),目的是构建一种把图像和文本连接在一起的模型,特别是用于生成源图像内容的描述。

图像标注模型生成源图像的文本描述

我从一篇pix2code论文和另一个应用这种方法的相关项目中获得灵感,决定把我的任务按照图像标注方式来实现,把绘制的网站线框图作为输入图像,并将其相应的HTML代码作为其输出内容。

注:上段提到的两个参考项目分别是 pix2code论文:https://arxiv.org/abs/1705.07962 floydhub教程:https://blog.floydhub.com/turning-design-mockups-into-code-with-deep-learning/?source=techstories.org

获取合适的数据集

确定图像标注方法后,理想中使用的训练数据集会包含成千上万对手绘线框图和对应的HTML输出代码。但是,目前还没有我想要的相关数据集,我只好为这个任务来创建数据集。

最开始,我尝试了pix2code论文给出的开源数据集,该数据集由1750张综合生成网站的截图及其相应源代码组成。

pix2code数据集中的生成网站图片和源代码

这是一个很好的数据集,有几个有趣的地方:

  • 该数据集中的每个生成网站都包含几个简单的辅助程序元素,如按钮、文本框和DIV对象。尽管这意味着这个模型受限于将这些少数元素作为它的输出内容,但是这些元素可通过选择生成网络来修改和扩展。这种方法应该很容易地推广到更大的元素词汇表。
  • 每个样本的源代码都是由领域专用语言(DSL)的令牌组成,这是该论文作者为该任务所创建的。每个令牌对应于HTML和CSS的一个片段,且加入编译器把DSL转换为运行的HTML代码。

彩色网站图像变手绘图

为了修改我的任务数据集,我要让网站图像看起来像手工绘制出的。我尝试使用Python中的OpenCV库和PIL库等工具对每张图像进行修改,包括灰度转换和轮廓检测。

最终,我决定直接修改原始网站的CSS样式表,通过执行以下操作:

1. 更改页面上元素的边框半径来平滑按钮和DIV对象的边缘;

2. 模仿绘制的草图来调整边框的粗细,并添加阴影;

3. 将原有字体更改为类似手写的字体;

最终实现的流程中还增加了一个步骤,通过添加倾斜、移动和旋转来实现图像增强,来模拟实际绘制草图中的变化。

使用图像标注模型架构

现在,我已经处理好数据集,接下来是构建模型。

我利用了图像标注中使用的模型架构,该架构由三个主要部分组成:

1. 一种使用卷积神经网络(CNN)的计算机视觉模型,从源图像提取图像特征;

2. 一种包含门控单元GRU的语言模型,对源代码令牌序列进行编码;

3. 一个解码器模型,也属于GRU单元,把前两个步骤的输出作为输入,并预测序列中的下一个令牌。

以令牌序列为输入来训练模型

为了训练模型,我将源代码拆分为令牌序列。模型的输入为单个部分序列及它的源图像,其标签是文本中的下一个令牌。该模型使用交叉熵函数作为损失函数,将模型的下个预测令牌与实际的下个令牌进行比较。

在模型从头开始生成代码的过程中,该推理方式稍有不同。图像仍然通过CNN网络进行处理,但文本处理开始时仅采用一个启动序列。在每个步骤中,模型对序列中输出的下个预测令牌将会添加到当前输入序列,并作为新的输入序列送到模型中;重复此操作直到模型的预测令牌为,或该过程达到每个文本中令牌数目的预定义值。

当模型生成一组预测令牌后,编译器就会将DSL令牌转换为HTML代码,这些HTML代码可以在任何浏览器中运行。

用BLEU分数评估模型

我决定使用BLEU分数来评估模型。这是机器翻译任务中常用的一种度量标准,通过在给定相同输入的情况下,衡量机器生成的文本与人类可能产生内容的近似程度。

实际上,BLEU通过比较生成文本和参考文本的N元序列,以创建修改后的准确版本。它非常适用于这个项目,因为它会影响生成HTML代码中的实际元素,以及它们之间的相互关系。

最棒的是,我还可以通过检查生成的网站来比较当前的实际BLEU分数。

观察BLEU分数

当BLEU分数为1.0时,则说明给定源图像后该模型能在正确位置设置合适的元素,而较低的BLEU分数这说明模型预测了错误元素或是把它们放在相对不合适的位置。我们最终模型在评估数据集上的BLEU分数为0.76。

福利:定制网页风格

后来,我还想到,由于该模型只生成当前页面的框架,即文本的令牌,因此我可以在编译过程中添加一个定制的CSS层,并立刻得到不同风格的生成网站。

一个手绘图生成多种风格的网页

把风格定制和模型生成两个过程分开,在使用模型时带来了很多好处:

1.如果想要将SketchCode模型应用到自己公司的产品中,前端工程师可以直接使用该模型,只需更改一个CSS文件来匹配该公司的网页设计风格;

2. 该模型内置的可扩展性,即通过单一源图像,模型可以迅速编译出多种不同的预定义风格,因此用户可以设想出多种可能的网站风格,并在浏览器中浏览这些生成网页。

总结和展望

受到图像标注研究的启发,SketchCode模型能够在几秒钟内将手绘网站线框图转换为可用的HTML网站。

但是,该模型还存在一些问题,这也是我接下来可能的工作方向:

1. 由于这个模型只使用了16个元素进行训练,所以它不能预测这些数据以外的令牌。下一步方向可能是使用更多元素来生成更多的网站样本,包括网站图片,下拉菜单和窗体,可参考启动程序组件(https://getbootstrap.com/docs/4.0/components/buttons/)来获得思路;

2. 在实际网站构建中,存在很多变化。创建一个能更好反映这种变化的训练集,是提高生成效果的一种好方法,可以通过获取更多网站的HTML/CSS代码以及内容截图来提高;

3. 手绘图纸也存在很多CSS修改技巧无法捕捉到的变化。解决这个问题的一种好方法是使用生成对抗网络GAN来创建更逼真的绘制网站图像。

相关地址

代码:https://github.com/ashnkumar/sketch-code

原文:https://blog.insightdatascience.com/automated-front-end-development-using-deep-learning-3169dd086e82

作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者

本文分享自微信公众号 - 量子位(QbitAI)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2018-04-08

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