寫個網頁能有多麻煩？在大多數公司裏，這項工作分為三步：1. 產品經理完成用戶調研任務後，列出一系列技術要求；2. 設計師根據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為代碼，最終變成用戶使用的產品。這麽多環節，任何地方出一點問題，都會拉長開發周期。因此，不少公司，比如Airbnb已經開始用機器學習來提高這個過程的效率。 Airbnb內部的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，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的程序員創建了一個開源版本，讓開發者/設計師的工作變得更簡單。以下內容翻譯自他的博客：理想上，這個模型可以根據網站設計的簡單手繪原型，很快地生成一個可用的HTML網站：SketchCode模型利用手繪線框圖來生成HTML網站、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站，代碼請訪問：https://github.com/ashnkumar/sketch-code。目前要解決的問題屬於一種更廣泛的任務，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範或執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，稱為圖像標註（image caption），目的是構建一種把圖像和文本連接在一起的模型，特別是用於生成源圖像內容的描述。

     圖像標註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註方式來實現，把繪制的網站線框圖作為輸入圖像，並將其相應的HTML代碼作為其輸出內容。註：上段提到的兩個參考項目分別是、pix2code論文：https://arxiv.org/abs/1705.07962floydhub教程：https://blog.floydhub.com/turning-design-mockups-into-code-with-deep-learning/source=techstories.org、獲取合適的數據集、確定圖像標註方法後，理想中使用的訓練數據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據集，我只好為這個任務來創建數據集。最開始，我嘗試了pix2code論文給出的開源數據集，該數據集由1750張綜合生成網站的截圖及其相應源代碼組成。

    pix2code數據集中的生成網站圖片和源代碼/這是一個很好的數據集，有幾個有趣的地方：該數據集中的每個生成網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於將這些少數元素作為它的輸出內容，但是這些元素可通過選擇生成網絡來修改和擴展。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專用語言（DSL）的令牌組成，這是該論文作者為該任務所創建的。每個令牌對應於HTML和CSS的一個片段，且加入編譯器把DSL轉換為運行的HTML代碼。為了修改我的任務數據集，我要讓網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，包括灰度轉換和輪廓檢測。

      最終，我決定直接修改原始網站的CSS樣式表，通過執行以下操作：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整邊框的粗細，並添加陰影.3. 將原有字體更改為類似手寫的字體；最終實現的流程中還增加了一個步驟，通過添加傾斜、移動和旋轉來實現圖像增強，來模擬實際繪制草圖中的變化。現在，我已經處理好數據集，接下來是構建模型。我利用了圖像標註中使用的模型架構，該架構由三個主要部分組成：1. 一種使用卷積神經網絡（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，也屬於GRU單元，把前兩個步驟的輸出作為輸入，並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作為損失函數，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，並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目的預定義值。當模型生成一組預測令牌後，編譯器就會將DSL令牌轉換為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生內容的近似程度。實際上，BLEU通過比較生成文本和參考文本的N元序列，以創建修改後的準確版本。它非常適用於這個項目，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站來比較當前的實際BLEU分數。

     觀察BLEU分數.當BLEU分數為1.0時，則說明給定源圖像後該模型能在正確位置設置合適的元素，而較低的BLEU分數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據集上的BLEU分數為0.76。後來，我還想到，由於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，並立刻得到不同風格的生成網站。△ 一個手繪圖生成多種風格的網頁/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頁設計風格；2. 該模型內置的可擴展性，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站風格，並在瀏覽器中瀏覽這些生成網頁。受到圖像標註研究的啟發，SketchCode模型能夠在幾秒鐘內將手繪網站線框圖轉換為可用的HTML網站。

    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. 由於這個模型只使用了16個元素進行訓練，所以它不能預測這些數據以外的令牌。下一步方向可能是使用更多元素來生成更多的網站樣本，包括網站圖片，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. 在實際網站構建中，存在很多變化。創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站的HTML/CSS代碼以及內容截圖來提高；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絡GAN來創建更逼真的繪制網站圖像。