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郭震AI

一段话,20秒,AI立即生成两版UI设计稿!

编辑日期:2024年09月20日

Motiff妙多分享业界领先的AI生成UI技术实践

用户只需输入一段话,大约20秒后,即可生成两版UI设计稿……9月20日,在云栖大会现场,Motiff妙多的研发负责人樊锴分享了AI生成UI功能的最新进展及开发历程。他强调,尽快找到TPF(技术产品契合度)、重视数据积累以及完善后台开发体系,都是AI功能成功落地的关键因素。

一段话,20秒,AI立即生成两版UI设计

Motiff妙多研发负责人樊锴的演讲现场

生成式AI是2024年云栖大会最受关注的议题之一。Motiff妙多AI生成UI功能的成功落地,标志着设计工具从效率工具向生产力工具的重大转变。“我们希望Motiff妙多不仅成为设计领域的Copilot,更能成为Autopilot,能够直接完成日常设计任务,甚至生成完整的设计稿。”樊锴表示。

Motiff妙多在今年6月面向全球发布,开创了界面设计领域的多项AI功能。开发全球领先的AI功能面临着诸多技术挑战:如何让AI真正成为可用的生产力工具,创作出兼具逻辑性和艺术性的UI设计稿?大模型的能力边界在哪里,如何发挥其优势?樊锴在演讲中详细分享了这些工程难点和实践经验。

一段话,20秒,AI立即生成两版UI设计

Motiff妙多可以生成各种用户所需的界面设计,并且生成的设计稿还可以在Motiff妙多的编辑器中不断调整和优化。

在AIGC领域,与常见的文本生成或图片生成任务不同,UI生成具有独特性。这是因为UI设计不仅要保证严谨的产品逻辑,还要具备像素级的精确度,同时还要具有美观的视觉效果。这给技术能力提出了极高的要求。

AI 生成的用户界面(UI)可以从零开始创建所有页面内容,尽管背后有多条技术路径,但生成的效果往往不尽如人意。樊锴举例说明,基于扩散模型的文字生成图像技术可以生成设计图片,但在像素级布局控制和内容生成能力方面存在不足。另一种方法是生成 HTML 网页代码并转换为设计稿,但这种方法同样面临细节处理能力不足的问题。对于 AI 应用而言,迅速找到技术产品契合度(TPF)至关重要。“与传统软件开发相比,AI 应用的底层技术具有更高的不确定性,战略上需由用户需求驱动,但在战术上产品设计严重依赖技术可行性。”樊锴在会上表示,关键在于尽快找到最有可能被实际使用的场景,以便更早地获得用户反馈。

生成一张设计稿需要综合考虑整体结构、页面内容和 UI 细节三个方面。设计稿应包含导航栏、搜索框、内容列表等模块,并搭配合适的文字、图片、图标等内容,同时呈现良好的视觉效果。通用大模型通常擅长生成整体结构和页面内容,但在 UI 细节控制方面仍有不足。

因此,为大模型寻找合适任务成为解决问题的关键。“让大模型专注于其擅长的领域,即生成页面的整体结构和内容,在细节把控上,通过预定义的组件库来确保美观。”樊锴说。组件库包含了大量组件和设计规范,基于组件库的生成方案更容易支持自定义组件。这样不仅可以覆盖大部分 UI 设计场景,还能满足用户对个性化和灵活性的需求。

这也是面向未来的技术方案。“随着软件开发成本的降低,未来的应用场景将更加个性化,也需要更灵活的交互设计,而信息复杂度高的交互设计页面将会减少。”樊锴认为。

要构建数据护城河,率先实现设计 Autopilot

即使采用基于组件库的方案,现有的通用大模型仍然难以生成高质量的 UI 设计稿。这是由于通用大模型不擅长 UI 设计,也难以理解组件库。为了呈现多样化的效果,组件库包含大量不同类型和风格的组件。以列表为例,就有上百种相似的样式,通用大模型很难分辨这些细微差别。

“关键在于让大模型充分理解UI设计,这需要专门的领域大模型。”樊锴表示。近日,Motiff妙多正式发布了其自主研发的国内首个UI多模态大模型。通过大量高质量UI领域数据的训练,该模型在多个UI任务上的表现显著超越了通用大模型如GPT-4。它能够灵活地根据上下文理解界面元素,达到“设计专家”的水平,其理解和表述结果最接近人类对UI界面的认知。

借助自研大模型的能力与组件库的表现力,Motiff妙多在多次行业盲评中取得了最佳生成效果,优于此前领先的AI生成UI工具Galileo AI、设计工具Uizard以及文生图工具Ideogram。

一段话,20秒,AI立即生成两版UI设计

Motiff妙多在AI生成UI方面的成功还归功于长期的专业数据积累。“未来,数据将是最重要的护城河。”樊锴表示,“随着大模型能力的增强和成本的降低,专业数据将成为更加稀缺的资源,为AI应用的质量提供坚实保障。”

在开发AI功能的过程中,Motiff妙多积累了宝贵的经验。对于复杂的任务,Motiff妙多发现Flow Engineering(流程工程)比Prompt Engineering(提示工程)更为有效。相较于单一模型调用的黑箱操作,Flow Engineering将任务分解成多个步骤,实现整体功能的协同,更适合团队协作和工程化需求。

为了更好地应对AI应用开发中的不确定性,Motiff妙多构建了一个高效的实验平台。该平台不仅支持便捷地定制流程和参数,还能详细记录实验的中间结果,从而帮助团队快速尝试和迭代。

目前,Motiff妙多的AI生成UI功能在指令遵循和设计美观性方面均处于行业领先地位,并在海外社交媒体上引发了大量讨论。据樊锴在会上透露,Motiff妙多将持续迭代技术方案,预计在今年内推出新的AI功能。

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(注:原文中重复的图片链接已去除,仅保留一次。)

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