Дизайнер по требованию: Создание UI-компонентов в Figma с помощью текста

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет генерировать готовые к использованию элементы интерфейса в Figma, просто описывая их текстом.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Результат работы в Figma демонстрирует визуальное представление разработанного интерфейса или макета.

Исследование представляет CoGen, инструмент на основе машинного обучения для генерации UI-компонентов в Figma из текстовых запросов, ориентированный на компонентный подход к дизайну.

Несмотря на растущую потребность в эффективных и повторно используемых элементах интерфейса, автоматическое создание таких компонентов зачастую упускается из виду в существующих системах. В данной работе представлена система CoGen: Creation of Reusable UI Components in Figma via Textual Commands, предназначенная для генерации атомарных UI-компонентов непосредственно в Figma посредством текстовых запросов. CoGen, используя методы машинного обучения и тонко настроенные модели T5, демонстрирует высокую точность (98%) в преобразовании JSON-описаний в понятные текстовые подсказки и 100% успешность в создании простых JSON-структур для заданных типов компонентов. Не откроет ли это путь к принципиально новым подходам к разработке интерфейсов, основанным на генеративном машинном обучении и текстовом управлении?

От сложного к простому: узкие места в проектировании UI

Традиционный процесс разработки пользовательских интерфейсов характеризуется значительной трудоемкостью и итеративностью, что существенно замедляет создание прототипов и внедрение инноваций. Каждая деталь, от расположения элементов до визуального оформления, требует ручной настройки и постоянной корректировки. Этот подход, хотя и позволяет добиться высокой степени контроля над внешним видом, создает узкое место в цикле разработки, поскольку дизайнеры тратят значительное время на выполнение повторяющихся задач вместо поиска новых, эффективных решений. В результате, компании испытывают трудности с быстрым тестированием гипотез и адаптацией к меняющимся потребностям пользователей, что снижает их конкурентоспособность на быстро развивающемся цифровом рынке.

Традиционные методы разработки пользовательских интерфейсов, такие как ручное кодирование или использование визуальных редакторов, зачастую оказываются недостаточно масштабируемыми при работе со сложными проектами. По мере увеличения числа элементов и взаимодействий, время, необходимое для внесения даже незначительных изменений, экспоненциально возрастает, что существенно замедляет процесс разработки. Неспособность эффективно обрабатывать сложные макеты приводит к увеличению числа ошибок и необходимости ручного исправления, что, в свою очередь, негативно сказывается на качестве и сроках реализации. В результате, компании сталкиваются с трудностями в оперативной адаптации к меняющимся требованиям рынка и предоставлении пользователям современных, удобных цифровых продуктов.

Современные пользователи ожидают безупречной работы цифровых интерфейсов, и эта потребность в плавном, интуитивно понятном опыте взаимодействия требует кардинального пересмотра традиционных подходов к разработке пользовательских интерфейсов. Вместо трудоемких ручных процессов, автоматизированные методы генерации UI становятся необходимостью. Такие технологии позволяют не только значительно ускорить создание прототипов и готовых интерфейсов, но и обеспечить их адаптивность к различным устройствам и сценариям использования. Переход к автоматизации открывает возможности для создания более персонализированных и эффективных цифровых продуктов, способных удовлетворить растущие запросы современных пользователей и обеспечить конкурентное преимущество разработчикам.

Существенная сложность в современном UI-дизайне заключается в преобразовании абстрактных намерений дизайнера в конкретные, функциональные элементы интерфейса. Этот процесс требует не просто визуального представления идеи, но и точной реализации всех взаимодействий и логики, лежащих в основе каждого компонента. Иными словами, необходимо не только создать привлекательный макет, но и обеспечить его полную работоспособность и соответствие требованиям пользователя. Преодоление этой трудности требует новых подходов, способных автоматизировать или упростить процесс трансляции дизайнерских концепций в готовый, функционирующий пользовательский интерфейс, что позволит значительно ускорить разработку и повысить качество цифровых продуктов.

Атомарная система проектирования обеспечивает модульность и повторное использование компонентов для создания гибких и масштабируемых пользовательских интерфейсов.

Автоматизированная генерация UI: новые подходы

Системы, такие как Sketch2Code и UIGenerator, используют методы машинного обучения для автоматического создания функциональных пользовательских интерфейсов на основе входных данных. Sketch2Code преобразует наброски интерфейса в рабочий код, анализируя визуальные элементы и их взаимосвязи. UIGenerator, в свою очередь, генерирует UI из текстовых описаний, интерпретируя намерения разработчика, выраженные в естественном языке. Обе системы применяют модели глубокого обучения, обученные на больших наборах данных UI, для распознавания паттернов и генерации соответствующего кода или структуры интерфейса. Результатом является автоматизация части процесса разработки UI, сокращение ручного кодирования и потенциальное ускорение создания приложений.

Генеративно-состязательные сети (GAN), в частности, архитектура GUIGAN, способны генерировать полные изображения пользовательских интерфейсов. Однако, эффективность таких подходов напрямую зависит от объема обучающих данных. Для достижения приемлемого качества сгенерированных UI-макетов требуется значительное количество размеченных примеров, что связано с трудоемкостью процесса сбора и подготовки данных. Недостаток обучающей выборки часто приводит к артефактам, несогласованности элементов и общей нереалистичности сгенерированных интерфейсов, ограничивая практическое применение GAN в автоматической генерации UI.

Современные методы автоматической генерации пользовательских интерфейсов, такие как UIDiffuser, используют комбинацию текстовых запросов и предварительно определенных UI-компонентов для обеспечения более точного контроля и гибкости. В отличие от подходов, генерирующих интерфейс “с нуля”, UIDiffuser позволяет разработчику указывать желаемый внешний вид и функциональность в текстовом виде, а система выбирает и компонует готовые элементы интерфейса, что снижает потребность в обширных наборах обучающих данных и обеспечивает возможность быстрой итерации дизайна. Это позволяет создавать интерфейсы, соответствующие конкретным требованиям, с большей предсказуемостью и меньшими затратами на разработку.

Автоматизированная генерация пользовательских интерфейсов знаменует переход к декларативному подходу к разработке. Традиционно, разработчики определяли как создать интерфейс, детально описывая каждый элемент и его поведение. В декларативном подходе, напротив, разработчик описывает что должно быть отображено и какие функции выполнять, а система автоматически реализует это. Это достигается путем определения желаемого состояния интерфейса, а не последовательности действий для его построения, что упрощает процесс разработки и повышает его эффективность за счет отделения логики представления от логики приложения.

CoGen: связь текста и UI с помощью продвинутых моделей

CoGen представляет собой новый подход к генерации пользовательских интерфейсов, основанный на интеграции модели T5 с механизмом кросс-внимания. Данная архитектура позволяет модели T5 генерировать структурированный JSON-вывод, который описывает элементы интерфейса. Механизм кросс-внимания обеспечивает более точное соответствие между входным текстовым запросом и генерируемым JSON, улучшая семантическую согласованность и позволяя модели учитывать контекст при создании описания UI-компонентов. В отличие от традиционных методов, CoGen напрямую генерирует структурированные данные, необходимые для построения интерфейса, что упрощает дальнейшую обработку и интеграцию.

CoGen позволяет генерировать компоненты пользовательского интерфейса, совместимые с Figma, посредством использования текстовых запросов. Это обеспечивает бесшовную интеграцию с существующими рабочими процессами проектирования, позволяя дизайнерам быстро создавать и итерировать UI-элементы непосредственно из текстовых описаний. Сгенерированные компоненты могут быть импортированы в Figma для дальнейшей доработки и включения в разрабатываемые проекты, что значительно ускоряет процесс создания интерфейсов и снижает потребность в ручном кодировании.

Использование JSON в качестве промежуточного формата обеспечивает гибкость редактирования и настройки генерируемых UI-элементов. JSON позволяет представить структуру и свойства каждого компонента в виде структурированных данных, что облегчает внесение изменений как вручную, так и программно. В отличие от растровых изображений или векторной графики, JSON-представление позволяет точно контролировать каждый аспект UI, включая размеры, цвета, шрифты и расположение элементов. Это упрощает адаптацию сгенерированного интерфейса к конкретным требованиям проекта и интеграцию с существующими системами дизайна, такими как Figma, за счет возможности экспорта и импорта данных в стандартном формате.

Оценка производительности CoGen демонстрирует высокую точность генерации семантически корректных UI-компонентов, достигающую 98% при генерации текстовых запросов из данных JSON. Используемая модель T5 показала результат BLEU 0.2668, что свидетельствует о её способности генерировать разнообразные запросы, не ограничиваясь узким набором фраз. Данный показатель подтверждает эффективность подхода CoGen в создании гибких и адаптируемых пользовательских интерфейсов.

Будущее UI-дизайна: автоматизация и за ее пределами

Автоматизированные инструменты генерации пользовательских интерфейсов, такие как CoGen, представляют собой перспективное направление в разработке программного обеспечения. Они способны значительно ускорить процесс создания интерфейсов, позволяя командам разработчиков и дизайнеров сосредоточиться на более сложных задачах, требующих творческого подхода. Вместо ручного кодирования и визуального оформления каждого элемента, инструменты вроде CoGen позволяют генерировать целые компоненты и даже макеты на основе текстовых запросов или простых описаний. Это не только экономит время и ресурсы, но и снижает вероятность ошибок, связанных с ручным трудом. В перспективе, широкое внедрение подобных инструментов может привести к существенному снижению затрат на разработку и ускорению вывода новых продуктов на рынок, открывая возможности для более быстрой итерации и адаптации к изменяющимся потребностям пользователей.

Возможность генерировать элементы пользовательского интерфейса по текстовым запросам открывает беспрецедентные горизонты для кастомизации и персонализации. Вместо ручного создания каждого компонента, разработчики и дизайнеры могут просто описать желаемый результат текстом — например, «кнопка с закругленными краями, синего цвета, с текстом ‘Подтвердить'» — и система автоматически создаст соответствующий элемент. Этот подход позволяет быстро адаптировать интерфейс под конкретного пользователя или задачу, предлагая индивидуальный опыт взаимодействия. Более того, текстовое описание позволяет легко вносить изменения и экспериментировать с различными вариантами дизайна, значительно ускоряя процесс итераций и обеспечивая гибкость в создании уникальных и интуитивно понятных интерфейсов.

Интеграция автоматизированных инструментов генерации интерфейсов в существующие дизайн-системы и методологии Atomic Design открывает новые возможности для обеспечения согласованности и масштабируемости пользовательских интерфейсов. Вместо ручного создания повторяющихся элементов, дизайнеры смогут использовать текстовые запросы для генерации компонентов, которые автоматически адаптируются к установленным стилям и правилам дизайн-системы. Это не только ускоряет процесс разработки, но и минимизирует риск несоответствий, обеспечивая единообразный пользовательский опыт на всех платформах и устройствах. Применение принципов Atomic Design, где интерфейс разбивается на переиспользуемые атомы, молекулы и организмы, в сочетании с автоматизированной генерацией, позволяет создавать гибкие и масштабируемые решения, способные легко адаптироваться к изменяющимся требованиям и потребностям пользователей.

Будущие исследования в области автоматической генерации пользовательских интерфейсов направлены на существенное повышение точности, гибкости и творческих возможностей соответствующих моделей. Ученые стремятся к разработке алгоритмов, способных не просто воспроизводить заданные параметры, но и предлагать оптимальные решения, учитывая контекст использования и предпочтения пользователя. Особое внимание уделяется расширению возможностей моделей по генерации сложных и интерактивных элементов интерфейса, а также интеграции с существующими дизайн-системами. Развитие генеративных моделей, способных к адаптации и самообучению, позволит создавать интерфейсы, которые будут не только функциональными и удобными, но и эстетически привлекательными и инновационными, открывая новые горизонты для взаимодействия человека и компьютера.

Представленная работа демонстрирует стремление к упрощению процесса создания пользовательских интерфейсов. CoGen, фокусируясь на генерации отдельных компонентов, избегает излишней сложности, присущей попыткам автоматического создания целых экранов. Это соответствует философии, согласно которой ясность достигается путем устранения ненужного. Как заметила Барбара Лисков: «Хорошая практика проектирования — это не усложнять». Данный подход к генерации компонентов из текстовых запросов, опираясь на принципы Atomic Design, позволяет создавать более понятные и переиспользуемые элементы интерфейса, что, в свою очередь, способствует уменьшению когнитивной нагрузки и повышению эффективности разработки.

Что дальше?

Представленная работа, фокусируясь на генерации отдельных компонентов пользовательского интерфейса, лишь слегка приоткрывает завесу над потенциалом автоматизированного проектирования. Попытка свести задачу к текстовому описанию — шаг в верном направлении, но упускает из виду фундаментальную сложность: красота интерфейса заключается не в точном следовании инструкции, а в неочевидных нюансах, которые не поддаются формализации. Утверждение о возможности «сжатия» дизайна до набора параметров, пусть и элегантное, остается упрощением.

Будущие исследования должны сместить акцент с генерации готовых компонентов на создание систем, способных к эволюции этих компонентов. Вместо того, чтобы стремиться к идеальному результату с первой попытки, следует изучить возможности обучения модели на основе обратной связи от пользователя, позволяя компонентам адаптироваться к конкретным потребностям. Более того, необходимо признать, что абсолютная «переиспользуемость» — это миф. Каждый проект уникален, и истинная ценность инструмента заключается не в избежании ручной работы, а в её минимизации.

В конечном итоге, успех автоматизированного проектирования будет зависеть не от сложности алгоритмов, а от их способности к самоограничению. Задача состоит не в том, чтобы создать систему, способную на всё, а в том, чтобы определить границы её компетенции и позволить человеку заполнить пробелы. Иначе, рискуем получить лишь иллюзию порядка, за которой скрывается хаос бесконечных возможностей.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.10536.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-18 07:19