小新 編譯自 Insight Data Blog
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寫個網(wǎng)頁能有多麻煩?在大多數(shù)公司里,這項工作分為三步:
1. 產(chǎn)品經(jīng)理完成用戶調(diào)研任務后,列出一系列技術要求;
2. 設計師根據(jù)這些要求來設計低保真原型,逐漸修改得到高保真原型和UI設計圖;
3. 工程師將這些設計圖實現(xiàn)為代碼,最終變成用戶使用的產(chǎn)品。
這么多環(huán)節(jié),任何地方出一點問題,都會拉長開發(fā)周期。因此,不少公司,比如Airbnb已經(jīng)開始用機器學習來提高這個過程的效率。
△ Airbnb內(nèi)部的AI工具,從圖紙到代碼一步到位
看起來很美好,但Airbnb還沒公開該模型中端到端訓練的細節(jié),以及手工設計的圖像特征對該模型的貢獻度。這是該公司特有的閉源解決方案專利,可能不會進行公開。
好在,一個叫Ashwin Kumar的程序員創(chuàng)建了一個開源版本,讓開發(fā)者/設計師的工作變得更簡單。
以下內(nèi)容翻譯自他的博客:
理想上,這個模型可以根據(jù)網(wǎng)站設計的簡單手繪原型,很快地生成一個可用的HTML網(wǎng)站:
△ SketchCode模型利用手繪線框圖來生成HTML網(wǎng)站
事實上,上面例子就是利用訓練好的模型在測試集上生成的一個實際網(wǎng)站,代碼請訪問:https://github.com/ashnkumar/sketch-code。
目前要解決的問題屬于一種更廣泛的任務,叫做程序綜合(program synthesis),即自動生成工作源代碼。盡管很多程序綜合研究通過自然語言規(guī)范或執(zhí)行追蹤法來生成代碼,但在當前任務中,我會充分利用源圖像,即給出的手繪線框圖來展開工作。
在機器學習中有一個十分熱門的研究領域,稱為圖像標注(image caption),目的是構建一種把圖像和文本連接在一起的模型,特別是用于生成源圖像內(nèi)容的描述。
△ 圖像標注模型生成源圖像的文本描述
我從一篇pix2code論文和另一個應用這種方法的相關項目中獲得靈感,決定把我的任務按照圖像標注方式來實現(xiàn),把繪制的網(wǎng)站線框圖作為輸入圖像,并將其相應的HTML代碼作為其輸出內(nèi)容。
注:上段提到的兩個參考項目分別是
pix2code論文:https://arxiv.org/abs/1705.07962
floydhub教程:https://blog.floydhub.com/turning-design-mockups-into-code-with-deep-learning/?source=techstories.org
確定圖像標注方法后,理想中使用的訓練數(shù)據(jù)集會包含成千上萬對手繪線框圖和對應的HTML輸出代碼。但是,目前還沒有我想要的相關數(shù)據(jù)集,我只好為這個任務來創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。
最開始,我嘗試了pix2code論文給出的開源數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集由1750張綜合生成網(wǎng)站的截圖及其相應源代碼組成。
△ pix2code數(shù)據(jù)集中的生成網(wǎng)站圖片和源代碼
這是一個很好的數(shù)據(jù)集,有幾個有趣的地方:
該數(shù)據(jù)集中的每個生成網(wǎng)站都包含幾個簡單的輔助程序元素,如按鈕、文本框和DIV對象。盡管這意味著這個模型受限于將這些少數(shù)元素作為它的輸出內(nèi)容,但是這些元素可通過選擇生成網(wǎng)絡來修改和擴展。這種方法應該很容易地推廣到更大的元素詞匯表。
每個樣本的源代碼都是由領域?qū)S谜Z言(DSL)的令牌組成,這是該論文作者為該任務所創(chuàng)建的。每個令牌對應于HTML和CSS的一個片段,且加入編譯器把DSL轉(zhuǎn)換為運行的HTML代碼。
為了修改我的任務數(shù)據(jù)集,我要讓網(wǎng)站圖像看起來像手工繪制出的。我嘗試使用Python中的OpenCV庫和PIL庫等工具對每張圖像進行修改,包括灰度轉(zhuǎn)換和輪廓檢測。
最終,我決定直接修改原始網(wǎng)站的CSS樣式表,通過執(zhí)行以下操作:
1. 更改頁面上元素的邊框半徑來平滑按鈕和DIV對象的邊緣;
2. 模仿繪制的草圖來調(diào)整邊框的粗細,并添加陰影;
3. 將原有字體更改為類似手寫的字體;
最終實現(xiàn)的流程中還增加了一個步驟,通過添加傾斜、移動和旋轉(zhuǎn)來實現(xiàn)圖像增強,來模擬實際繪制草圖中的變化。
現(xiàn)在,我已經(jīng)處理好數(shù)據(jù)集,接下來是構建模型。
我利用了圖像標注中使用的模型架構,該架構由三個主要部分組成:
1. 一種使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)的計算機視覺模型,從源圖像提取圖像特征;
2. 一種包含門控單元GRU的語言模型,對源代碼令牌序列進行編碼;
3. 一個解碼器模型,也屬于GRU單元,把前兩個步驟的輸出作為輸入,并預測序列中的下一個令牌。
△ 以令牌序列為輸入來訓練模型
為了訓練模型,我將源代碼拆分為令牌序列。模型的輸入為單個部分序列及它的源圖像,其標簽是文本中的下一個令牌。該模型使用交叉熵函數(shù)作為損失函數(shù),將模型的下個預測令牌與實際的下個令牌進行比較。
在模型從頭開始生成代碼的過程中,該推理方式稍有不同。圖像仍然通過CNN網(wǎng)絡進行處理,但文本處理開始時僅采用一個啟動序列。在每個步驟中,模型對序列中輸出的下個預測令牌將會添加到當前輸入序列,并作為新的輸入序列送到模型中;重復此操作直到模型的預測令牌為,或該過程達到每個文本中令牌數(shù)目的預定義值。
當模型生成一組預測令牌后,編譯器就會將DSL令牌轉(zhuǎn)換為HTML代碼,這些HTML代碼可以在任何瀏覽器中運行。
我決定使用BLEU分數(shù)來評估模型。這是機器翻譯任務中常用的一種度量標準,通過在給定相同輸入的情況下,衡量機器生成的文本與人類可能產(chǎn)生內(nèi)容的近似程度。
實際上,BLEU通過比較生成文本和參考文本的N元序列,以創(chuàng)建修改后的準確版本。它非常適用于這個項目,因為它會影響生成HTML代碼中的實際元素,以及它們之間的相互關系。
最棒的是,我還可以通過檢查生成的網(wǎng)站來比較當前的實際BLEU分數(shù)。
△ 觀察BLEU分數(shù)
當BLEU分數(shù)為1.0時,則說明給定源圖像后該模型能在正確位置設置合適的元素,而較低的BLEU分數(shù)這說明模型預測了錯誤元素或是把它們放在相對不合適的位置。我們最終模型在評估數(shù)據(jù)集上的BLEU分數(shù)為0.76。
后來,我還想到,由于該模型只生成當前頁面的框架,即文本的令牌,因此我可以在編譯過程中添加一個定制的CSS層,并立刻得到不同風格的生成網(wǎng)站。
△ 一個手繪圖生成多種風格的網(wǎng)頁
把風格定制和模型生成兩個過程分開,在使用模型時帶來了很多好處:
1.如果想要將SketchCode模型應用到自己公司的產(chǎn)品中,前端工程師可以直接使用該模型,只需更改一個CSS文件來匹配該公司的網(wǎng)頁設計風格;
2. 該模型內(nèi)置的可擴展性,即通過單一源圖像,模型可以迅速編譯出多種不同的預定義風格,因此用戶可以設想出多種可能的網(wǎng)站風格,并在瀏覽器中瀏覽這些生成網(wǎng)頁。
受到圖像標注研究的啟發(fā),SketchCode模型能夠在幾秒鐘內(nèi)將手繪網(wǎng)站線框圖轉(zhuǎn)換為可用的HTML網(wǎng)站。
但是,該模型還存在一些問題,這也是我接下來可能的工作方向:
1. 由于這個模型只使用了16個元素進行訓練,所以它不能預測這些數(shù)據(jù)以外的令牌。下一步方向可能是使用更多元素來生成更多的網(wǎng)站樣本,包括網(wǎng)站圖片,下拉菜單和窗體,可參考啟動程序組件(https://getbootstrap.com/docs/4.0/components/buttons/)來獲得思路;
2. 在實際網(wǎng)站構建中,存在很多變化。創(chuàng)建一個能更好反映這種變化的訓練集,是提高生成效果的一種好方法,可以通過獲取更多網(wǎng)站的HTML/CSS代碼以及內(nèi)容截圖來提高;
3. 手繪圖紙也存在很多CSS修改技巧無法捕捉到的變化。解決這個問題的一種好方法是使用生成對抗網(wǎng)絡GAN來創(chuàng)建更逼真的繪制網(wǎng)站圖像。
代碼:https://github.com/ashnkumar/sketch-code
原文:https://blog.insightdatascience.com/automated-front-end-development-using-deep-learning-3169dd086e82
— 完 —
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本例參考了網(wǎng)上的例子,唯一不一樣的是,我這里的操作是一步一步講解,網(wǎng)上僅是源碼。
一、我們先創(chuàng)建一張空白的網(wǎng)頁,網(wǎng)頁要自適應手機。
圖1
二、我們再創(chuàng)建網(wǎng)頁的頭部。
圖2
圖3
三、做出來的網(wǎng)頁頭部太丑了,我們要去掉盒子與瀏覽器的間隙,還有給頭部加內(nèi)部距離。
圖4
圖5
四、給網(wǎng)頁頭部添加一些內(nèi)容。
圖6
圖7
五、接下來開始做導航條了。
圖8
圖9
六、發(fā)現(xiàn)沒,導航條居然看不見,沒有東西在里面自然是看不見的,我們加三個鏈接吧。
圖10
圖11
七、這回是看見了,不過樣式太丑,我們改改樣式。
圖12
圖13
八、加上內(nèi)部距離,就好看了許多,即然是鏈接,我們加點動態(tài)吧,當鼠標在鏈接上面時,鏈接塊變色。
圖14
圖15
九、開始做網(wǎng)頁內(nèi)容,網(wǎng)頁內(nèi)容我分為三塊,左右兩邊是側(cè)欄,中間是主要內(nèi)容。
圖16
圖17
十、我想讓它橫著排,它卻是豎著排,改改各個塊的樣式。
圖18
圖19
十一、給主體的各個塊加點內(nèi)容。
圖20
圖21
十二、內(nèi)容是有了,但你會發(fā)現(xiàn)各塊之間沒有間隙,貼得太近了,我們改一下樣式,加個內(nèi)部距離。
圖22
圖23
十三、距離是有了,但有一個側(cè)欄跑到了另一行,怎么回事?原來padding是會改變盒子的整體寬度,我們原本是100%,現(xiàn)在多了padding的寬度,自然就換行了,解決一下吧。
圖24
圖25
十四、這回終于在一行了,接下來可以做網(wǎng)頁底部了。
圖26
圖27
十五、改改樣式,讓底部好看一點。
圖28
圖29
十六,這個時候,網(wǎng)頁的整體版面就完成了,再補充一個小內(nèi)容,讓網(wǎng)頁瀏覽器在小于600像素寬的時候,主體內(nèi)容的三個塊由橫變豎。
圖30
圖31
頁是一個包含HTML標簽的純文本文件
網(wǎng)頁制作離不開瀏覽器和制作網(wǎng)頁工具
瀏覽器推薦【谷歌瀏覽器】或【火狐瀏覽器】
制作網(wǎng)頁工具用電腦自帶的【記事本】即可
六步即可學會最基礎的網(wǎng)頁制作!
右擊桌面,選擇新建,選擇文本文檔
打開新建的文本文檔,輸入以下內(nèi)容(建議照敲一遍)
<!doctype html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>標題</title>
</head>
<body>
</body>
</html>
上面這些內(nèi)容就是超文本標記語言,也稱為HTML,現(xiàn)在HTML已經(jīng)發(fā)展到第五代——HTML5,上面這些HTML5代碼是幫助我們寫出網(wǎng)頁的基礎。
右擊文檔重命名,修改文件后綴,將文件擴展名修改為.html
什么瀏覽器打開就會出現(xiàn)什么瀏覽器圖標
如果你看不到文件的擴展名那么就打開此電腦(我的電腦),在菜單欄查看勾選文件擴展名即可。
雙擊打開它,你會發(fā)現(xiàn)一片空白。
但并不是什么都沒有,上圖中箭頭指的那一串字母就叫URL,也稱“統(tǒng)一資源定位器”。因為這個文件只是本地文件,所以它現(xiàn)在的作用是定位你的文件存放位置,顯示文檔地址,說明文檔放在什么地方。
忍受不了空空的感覺,那么就開始添加一些東西吧!
右擊選擇打開方式,選擇用記事本打開
點擊其他應用可以看到記事本
試試看把標題改成“這是一個標題”,按快捷鍵ctrl+s保存
刷新一下瀏覽器,于是標題就變成了“這是一個標題”
那么我們就可以知道,修改<title></title>里面的內(nèi)容可以改變標題;同時<title>標簽是<head>標簽中唯一要求包含的東西。
一鼓作氣,再添加一些內(nèi)容吧!
在<body></body>這一對標簽里面加上這樣一段話:
<p>Hello</p>
<p>World</p>
然后保存刷新
Hello World
恭喜你,你已經(jīng)學會了最基礎的網(wǎng)頁制作了。
<p>這是什么意思呢?
這些被稱為標簽,上面出現(xiàn)尖括號的都屬于標簽,它們通常都是成對的,由開始標簽和結(jié)束標簽(結(jié)束標簽加上斜杠)構成一組標簽,例如<title></title>、<p></p>。
<p>標簽定義段落,我們寫文章一般是敲一下回車就換一行,但是網(wǎng)頁不一樣,你敲多少個回車都是不被識別的。
<p>有志者,事竟成,破釜沉舟,百二秦關終屬楚;
苦心人,天不負,臥薪嘗膽,三千越甲可吞吳!</p>
<p><p></p>
可以看到上面的一段話,敲多少個回車都沒有用,而下面的一段話,用兩個<p>標簽就換行了。
*請認真填寫需求信息,我們會在24小時內(nèi)與您取得聯(lián)系。