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0基础学HTML+CSS基础视频教程 第十六节,更多高清视频 请关注公众号:efangmin 回复 HTML 索取
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。
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
代码: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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上周有许多小朋友登录了冉爸的服务器,体验了有趣的scratch,也完成了自己的第一个作品,非常棒!
冉爸正在读scratch的源码,希望把它编译到网站上,让小朋友们通过网站轻松分享作品。在编译成功之前,我们可以将作品录制成视频再分享给朋友。可是,60秒的scratch视频文件,大小就超过20M,转发分享可一点也不方便,而且我们不知道对方的手机是否能够播放我们的视频格式。怎么办呢?
别着急,冉爸已经为大家找了一个方法,可以轻松地转码视频,再把视频链接放在网页里,这样无论是发送给朋友还是转发到朋友圈都很方便啦。
这么说,是要自己做网页了?嗯,是的。不过啊,一点也不难,小朋友们只要按照下面的步骤做,几分钟就可以做好自己的第一个网页了!
首先,想做个人网页的小朋友们要告诉冉爸,在网站服务器上给你们建好目录。举个栗子,小明同学想做个人博客,冉爸在服务器上配置好之后,会把网址:http://ranbaxuetang.cn/xiaoming 分给小明,这就是博客的家啦。
接下来,小明要在目录下建一个网页文档,比如hello.html。把以下代码复制到网页文档的开头,<head></head>元素是所有头部元素的容器,它们是用来描述文档、定义网页标题、外部资源、样式信息以及客户端脚本等等。
<!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"> <title>冉爸学堂</title> <link href="https://cdn.bootcss.com/bootstrap/3.3.7/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet"> <link rel="stylesheet" href="/static/css/style.css"> <script src="https://cdn.bootcss.com/jquery/3.3.1/jquery.min.js"></script> <script src="https://cdn.bootcss.com/bootstrap/3.3.7/js/bootstrap.min.js"></script> <script type="text/javascript" src="/static/js/custom.js"></script> </head>
头部元素的具体内容及含义我们先不细说,后面用到的时候再做解释。复制好头部元素之后,接着再复制以下代码。这些是网页文档的主要内容。导航栏header引用了其它文件,除此之外,就是我们网页上的文字介绍和视频。
<body> <div id="header"></div> <div class="container"> <div class="row clearfix"> <div class="col-md-8 column"> <div style="margin:40px 0"> <h4> <font color="red">大家好~</font> </h4> <h4> <font color="green">这是我的第一个Scratch作品!</font> </h4> <h4> <font color="blue">希望你们喜欢。</font> </h4> </div> <video controls="controls" width="100%" poster="sample.png"> <source src="http://video.ranbaxuetang.cn/260f058280b745cf8753f901b7d27cd9/423b9a347c924a57887ca738e2aa9c8f-ecb935a2338b3b084da88bf43b0e2c16-fd.mp4" type="video/mp4" /> 您的浏览器不支持 video 标签。 </video> </div> </div> </div> </body> </html>
小明需要将scratch视频文件交给冉爸,待转码完成之后会得到一个视频链接,然后将视频链接替换<source></source>标签里的链接,保存网页文档,然后用浏览器打开 http://ranbaxuetang.cn/xiaoming/hello.html,就能看到自己编辑的文字和视频啦,通过朋友圈转发分享也变得非常容易。
小朋友们可以试着做自己的第一个网页,一点也不难~
*请认真填写需求信息,我们会在24小时内与您取得联系。