Визуальный код: Новый подход к созданию интерфейсов

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили модель UI2CodeN, способную преобразовывать визуальные макеты пользовательского интерфейса в работающий код с возможностью интерактивной доработки.

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"

Демонстрация системы UI2CodeN$^{\text{N}}$ иллюстрирует преобразование пользовательского интерфейса в соответствующий программный код, представляя собой второй из четырех примеров, подтверждающих эффективность данного подхода.

Представлена новая визуальная языковая модель для масштабируемой генерации и улучшения кода пользовательских интерфейсов на основе обучения с подкреплением.

Разработка пользовательских интерфейсов традиционно представляет собой сложную задачу в современной разработке программного обеспечения, требующую значительных усилий и опыта. В данной работе представлена модель UI2Code^N: A Visual Language Model for Test-Time Scalable Interactive UI-to-Code Generation, реализующая интерактивный подход к генерации и полировке кода на основе визуальных данных. Модель демонстрирует существенное улучшение мультимодальных возможностей и позволяет достичь передовых результатов благодаря трехэтапному процессу обучения и итеративной обратной связи. Способна ли данная архитектура кардинально изменить подход к автоматизации разработки пользовательских интерфейсов и открыть новые горизонты для создания адаптивных и интуитивно понятных приложений?

Вызов Автоматизации Пользовательского Интерфейса

Традиционные методы автоматизации пользовательского интерфейса сталкиваются с существенными трудностями при работе с постоянно меняющимися и сложными веб-страницами. Эти подходы часто полагаются на хрупкие селекторы элементов или неполное понимание визуальной структуры, что приводит к неустойчивости автоматизированных тестов. Любое незначительное изменение в дизайне или структуре веб-страницы может привести к поломке тестов, требуя значительных усилий по их перенастройке и поддержке. В результате, автоматизация становится дорогостоящей и трудоемкой, а ее эффективность снижается, что особенно критично для динамических веб-приложений и сайтов с частыми обновлениями.

Существующие методы автоматизации пользовательского интерфейса часто сталкиваются с проблемой обобщения из-за их зависимости от хрупких селекторов или ограниченного понимания визуальной информации. Вместо адаптации к изменениям в дизайне и структуре веб-страниц, эти подходы полагаются на точное соответствие определенным атрибутам или координатам элементов. Когда макет веб-страницы изменяется, даже незначительно — например, переименование класса или перемещение кнопки — автоматизированные тесты могут давать сбои. Ограниченное визуальное понимание означает, что системы не могут идентифицировать элементы на основе их внешнего вида или контекста, что делает их неспособными к адаптации к новым или измененным интерфейсам. В результате, автоматизация становится трудоемкой и требует постоянной поддержки и модификации для поддержания ее работоспособности в динамичной веб-среде.

Наша интерактивная парадигма «от интерфейса к коду» объединяет генерацию кода из интерфейса, его улучшение и редактирование, обеспечивая непрерывную оптимизацию и масштабируемость в процессе разработки.

UI2CodeN: Визуальная Языковая Модель для UI

UI2CodeN представляет собой визуальную языковую модель (VLM) с 9 миллиардами параметров, разработанную специально для задач кодирования пользовательских интерфейсов. Модель способна выполнять генерацию кода на основе визуального представления интерфейса, а также его доработку и редактирование. Функциональность охватывает полный цикл работы с UI, от создания базовой структуры до внесения изменений в существующий код, что позволяет автоматизировать и упростить процесс разработки.

Обучение модели UI2CodeN происходит в три этапа. На первом этапе проводится масштабное предварительное обучение на большом объеме данных, собранных из реальных веб-страниц, что позволяет модели изучить общие закономерности и структуру веб-интерфейсов. Далее следует этап контролируемой тонкой настройки на тщательно отобранных и размеченных наборах данных, предназначенных для улучшения производительности в конкретных задачах кодирования UI. Завершающий этап — обучение с подкреплением, направленное на дальнейшую оптимизацию и повышение качества генерируемого кода за счет максимизации заданных метрик и вознаграждений.

Использование визуальных языковых моделей (VLM) позволяет UI2CodeN анализировать как визуальную, так и текстовую информацию, что обеспечивает связь между дизайном пользовательского интерфейса и его кодом. В отличие от традиционных моделей, ориентированных только на текст, UI2CodeN способен понимать структуру и элементы интерфейса, представленные в виде изображений или скриншотов, и сопоставлять их с соответствующим кодом. Это достигается за счет архитектуры модели, которая объединяет обработку изображений и текста в единое пространство представлений, что позволяет ей эффективно преобразовывать визуальные элементы дизайна в функциональный код и наоборот.

Демонстрация UI2CodeN{}^{\text{N}} успешно преобразует пользовательский интерфейс в код.

Интерактивная Парадигма Разработки UI

UI2CodeN реализует интерактивный подход к разработке пользовательских интерфейсов, рассматривая процесс кодирования как итеративный цикл генерации, редактирования и доработки с постоянной визуальной обратной связью. Это означает, что вместо написания кода «с нуля», пользователь начинает с автоматически сгенерированного базового интерфейса, который затем последовательно улучшается посредством визуальных изменений. Каждая визуальная корректировка немедленно отражается в соответствующем коде, позволяя разработчику оперативно оценивать результаты и вносить дальнейшие улучшения. Такая схема обеспечивает более быстрый и интуитивно понятный процесс разработки, минимизируя необходимость ручного кодирования и отладки.

Подход, реализованный в UI2CodeN, позволяет пользователям дорабатывать сгенерированный код посредством интуитивно понятных визуальных изменений. Это достигается за счет прямой связи между визуальным представлением интерфейса и соответствующим кодом, что позволяет вносить корректировки непосредственно в графическом редакторе. В результате, изменения в визуальном дизайне автоматически отражаются в коде и наоборот, обеспечивая высокую точность и соответствие итогового интерфейса задуманному проекту. Такая интерактивность существенно снижает необходимость ручного редактирования кода и минимизирует расхождения между дизайном и реализацией.

Функциональность UI2CodeN включает в себя возможности полировки и редактирования пользовательского интерфейса, позволяя осуществлять точную настройку сгенерированного кода на основе визуальных эталонов. Реализована возможность внесения изменений в макет и его элементы непосредственно в визуальном редакторе, что автоматически отражается в соответствующем коде. Это обеспечивает высокую степень контроля над конечным результатом и позволяет добиться точного соответствия сгенерированного интерфейса исходному дизайну без необходимости ручного редактирования кода и последующей визуальной проверки.

Наша модель превосходит современные аналоги в генерации кода из скриншотов пользовательского интерфейса, демонстрируя как более высокую точность, так и улучшенную полировку интерфейса, что подтверждается результатами тестов и интерактивным подходом к генерации.

Строгая Оценка и Результаты Бенчмарков

Модель UI2CodeN прошла всестороннее тестирование на нескольких стандартных наборах данных, включая Web2Code Benchmark, предназначенный для оценки генерации кода по веб-макетам; Flame-React-Eval Benchmark, фокусирующийся на задачах генерации React-компонентов; UI2Code-Real Benchmark, представляющий собой набор реальных пользовательских интерфейсов; и UIPolish-bench Benchmark, используемый для оценки качества полировки и улучшения существующих интерфейсов. Использование этих разнообразных наборов данных позволило оценить общую производительность и надежность модели в различных сценариях генерации пользовательского интерфейса.

Оценка производительности модели UI2CodeN осуществлялась с использованием метрик CLIP Score и VLM-based Evaluation. Результаты показывают среднее улучшение в 35% на бенчмарках Design2Code, Flame-React-Eval и Web2Code. CLIP Score измеряет семантическое сходство между сгенерированным кодом и целевым дизайном, в то время как VLM-based Evaluation использует визуально-языковые модели для оценки соответствия сгенерированного кода визуальному представлению. Данные метрики позволяют количественно оценить качество и точность сгенерированного кода по отношению к исходному дизайну пользовательского интерфейса.

Модель демонстрирует передовые результаты на бенчмарке UI2Code-Real, достигая точности 80.0% на наборе данных UIPolish-Real и 94.0% на UIPolish-Synthetic. Эти показатели соответствуют уровню производительности ведущих закрытых систем, что подтверждает конкурентоспособность модели в задачах генерации кода по макетам пользовательского интерфейса. Достигнутая точность на UIPolish-Real и UIPolish-Synthetic указывает на способность модели эффективно обрабатывать как реальные, так и синтетические данные, необходимые для оценки обобщающей способности.

Демонстрация UI2CodeN{}^{\text{N}} показывает преобразование пользовательского интерфейса в код на примере одного из четырех тестовых случаев.

Будущее Автоматизации UI

UI2CodeN представляет собой заметный прорыв в области автоматизации разработки пользовательских интерфейсов, значительно снижая потребность в ручном кодировании. Данная технология позволяет преобразовывать эскизы интерфейса в рабочий код, что не только ускоряет процесс создания приложений, но и открывает возможности для более быстрой итерации дизайна. Посредством автоматической генерации кода, разработчики могут оперативно вносить изменения и экспериментировать с различными вариантами интерфейса, экономя ценное время и ресурсы. Это особенно важно в динамичных средах разработки, где скорость адаптации к изменяющимся требованиям является ключевым фактором успеха. По сути, UI2CodeN не просто автоматизирует рутинные задачи, но и способствует повышению креативности и эффективности работы команды разработчиков.

Новый подход к автоматизации разработки пользовательских интерфейсов предполагает не замену разработчика искусственным интеллектом, а создание продуктивного тандема. Вместо того, чтобы полностью полагаться на автоматическую генерацию кода, система UI2CodeN предлагает интерактивную среду, в которой специалист может направлять и корректировать действия ИИ в реальном времени. Это позволяет существенно ускорить процесс создания интерфейсов, сохраняя при этом высокий уровень контроля над качеством и соответствием требованиям. Разработчик выступает в роли куратора, определяющего общую стратегию и вносящего необходимые изменения, а ИИ берет на себя рутинные задачи по написанию кода и адаптации элементов интерфейса, что в итоге повышает эффективность и креативность всей команды.

В настоящее время ведутся работы по значительному расширению возможностей модели, чтобы она могла обрабатывать более сложные взаимодействия с пользовательским интерфейсом и поддерживать более широкий спектр фреймворков для разработки дизайна. Исследователи стремятся к тому, чтобы система не просто генерировала базовые элементы, но и адаптировалась к различным сценариям использования и сложным логическим конструкциям. Особое внимание уделяется интеграции с популярными платформами и инструментами разработки, что позволит расширить сферу применения модели и облегчить её внедрение в существующие рабочие процессы. В перспективе предполагается, что усовершенствованная система сможет автоматически генерировать полноценные, функциональные и адаптивные пользовательские интерфейсы, значительно сокращая время и ресурсы, необходимые для разработки.

Демонстрация UI2CodeN{}^{\text{N}} показывает процесс преобразования пользовательского интерфейса в код.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к математической чистоте в области генерации кода из пользовательского интерфейса. Модель UI2CodeN, опираясь на трехэтапный процесс обучения и итеративное уточнение, стремится к созданию алгоритмически непротиворечивого решения. Как однажды заметил Джеффри Хинтон: «Иногда лучшее решение — это самое простое». Эта простота, однако, не должна вводить в заблуждение: сложность задачи UI-to-code требует глубокой проработки алгоритма, чтобы гарантировать его корректность, а не просто успешное прохождение тестов. Достижение state-of-the-art результатов в данной области подтверждает, что элегантность и точность алгоритма являются ключевыми факторами успеха.

Что Дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует прогресс в области автоматизированной генерации кода из визуальных интерфейсов. Однако, пусть N стремится к бесконечности — что останется устойчивым? Успех модели, несомненно, зависит от качества и разнообразия обучающих данных. Ключевым ограничением, которое необходимо преодолеть, является способность системы обобщать на принципиально новые, ранее не встречавшиеся конструкции интерфейсов. Полировка пользовательского интерфейса — процесс тонкий, требующий понимания не только синтаксиса, но и эстетики, что представляет собой сложную задачу для любой алгоритмической системы.

Более глубокое исследование следует направить на разработку формальных методов верификации сгенерированного кода. Удовлетворительная работа на тестовых примерах — это еще не гарантия корректности в произвольной среде. Необходимо стремиться к созданию алгоритмов, способных доказывать правильность своих решений, а не просто демонстрировать их работоспособность. Особый интерес представляет разработка моделей, способных к самообучению и адаптации к изменяющимся требованиям.

Наконец, следует признать, что автоматизация процесса разработки — это не только техническая, но и философская задача. Что остается от творчества программиста, если машина способна генерировать код? Возможно, истинная ценность заключается не в автоматическом создании кода, а в создании инструментов, позволяющих программистам решать более сложные и интересные задачи.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.08195.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-18 02:25