Airbnb内部的AI工具，从图纸到代码一步到位
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/1705.07962floydhub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。
强油循环风冷变压器发生“备用冷却器投入”信号时，怎么办？
多方面因素扰乱供需平衡 2023年内存市场依旧不平稳
高质温控阀的选购方法
小雅Nano智能音箱评测 十分适合在家庭环境中使用
PLC表格指令说明
Airbnb内部的AI工具，从图纸到代码一步到位
一文详解RC低通滤波器的原理
人工智能目前存在哪些技术瓶颈
怎样选择合适的台式电源
十年河东十年河西！三星高管：中国芯片行业想超过我们不容易
电动车电池的保养方法_电动车电池的容量怎么看
提高电脑开机速度的技巧方法
索尼确认参加CES 2020 有望公布PS5量产机外形
持续低迷的手机市场拐点出现 苹果和华为用户引爆新增长
华为向高通到底采购了多少颗模拟芯片
比亚迪半导体亮相第三届硬核中国芯领袖峰会
诺基亚6二代即将上市 网友：不为情怀买单
锂离子单体电池到底是什么？有什么样的优点
一代神机小米6用户换机最多的小米机型是？官方答案揭晓：小米10
MIPS卖身的背后最大获利者是谁？
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/1705.07962floydhub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。
强油循环风冷变压器发生“备用冷却器投入”信号时，怎么办？
多方面因素扰乱供需平衡 2023年内存市场依旧不平稳
高质温控阀的选购方法
小雅Nano智能音箱评测 十分适合在家庭环境中使用
PLC表格指令说明
Airbnb内部的AI工具，从图纸到代码一步到位
一文详解RC低通滤波器的原理
人工智能目前存在哪些技术瓶颈
怎样选择合适的台式电源
十年河东十年河西！三星高管：中国芯片行业想超过我们不容易
电动车电池的保养方法_电动车电池的容量怎么看
提高电脑开机速度的技巧方法
索尼确认参加CES 2020 有望公布PS5量产机外形
持续低迷的手机市场拐点出现 苹果和华为用户引爆新增长
华为向高通到底采购了多少颗模拟芯片
比亚迪半导体亮相第三届硬核中国芯领袖峰会
诺基亚6二代即将上市 网友：不为情怀买单
锂离子单体电池到底是什么？有什么样的优点
一代神机小米6用户换机最多的小米机型是？官方答案揭晓：小米10
MIPS卖身的背后最大获利者是谁？