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雄：又到了技術大黍講技術的時刻，技術雖然干，但持續就會有收獲。
話不多說有請技術大黍！
技術大黍：今天用對話場景給大家學CSS分割圖片的方法。
學生：老師，在嗎？能不能給我講講CSS分割圖片的方法呀？有點懵。
老師：是通過i標簽，把一個很多圖標的圖片，分割出來的那個嗎？
學生：不是，是background:url("") X,Y坐標，我看很多網頁設計都是這樣寫，但XY坐標畢竟只是一個點，怎么知道是那一張圖片？應該說圖片中的那一個部分
老師：那就是這個啥
老師：background-image以及background-position 它們分別的作用知道是什么意思嗎？
學生：不太熟
老師：backgroun-image是設置背景圖片、background-position是設置背景圖片的位置，你可以先看看這兩個樣式的作用
學生：明白，但background-position是否也需要子絕對，父相對?
老師：不需要哦 ，那個是相對定位，這里是設置背景圖片位置，跟相對和絕對沒任何關系
老師：分割圖片就是用這兩個樣式來實現的
學生：剛才的兩個樣式搞清楚了，能細講一下如何分割的嗎？
老師：我們就拿這張圖來舉例
老師：
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>使用background分割圖標</title>
</head>
<body>
<i></i>
</body>
</html>現在網頁中 我只放了一個i標簽，打開之后 肯定是什么都沒有的
一片空白
學生：嗯，明白
老師：接下來，我們先打開PS，拿到對應圖標的寬高以及位置
老師：你說說，那張圖片，你想要展示那個圖標吧，你選一個
學生：就apple吧
老師：這個么？
學生：對
老師：在PS里面，我們可以看到，蘋果的寬高是30*36，單位是像素
老師：再看位置，蘋果在x軸的位置是62，y軸的位置是310，單位依然是像素
老師：注意，這個位置是以蘋果的左上角為參考的
學生：OK
老師：嗯，有了這兩個數據，那么我們就可以開始寫代碼了
老師：嗯，有了這兩個數據，那么我們就可以開始寫代碼了
老師：先把i標簽設定為，行塊布局方式，這樣才能設置寬高，接著設置背景圖片以及寬高
<style type="text/css">
i {
display: inline-block;
background-image: url("./imgs/main_icons.png");
width: 30px;
height: 36px;
}
</style>老師：運行之后，我們看到，這里有一點點頭
老師：從新回到PS，我們可以看到，這個頭，其實就是放大鏡的那點點
老師：也就是說，我們設置寬高之后，多余的被裁切了，這個沒問題吧？
學生：沒問題
老師：好，現在關鍵的來了
學生：用代碼移動裁剪框？
老師：對對對， 這張背景圖片，我們只能看到，我們設定的寬高的區域，接下來，我們就通過background-position，移動背景圖片
老師：把我們想要的那個圖標，移動到這個現實區域就行了
老師：那移動多少呢？當然就是剛才我們測量的距離，也就是63*310
老師：那么背景圖片，x軸是不是應該往左邊移動63像素？
老師：往左邊，是不是應該是-62px，同理，y軸是不是應該為-310px
<style type="text/css">
i {
display: inline-block;
background-image: url("./imgs/main_icons.png");
width: 30px;
height: 36px;
background-position: -62px -310px;
}
</style>老師：現在我們看到，是不是蘋果圖標 出來了？
學生：也就是說移動的是圖片，X和Y軸是不動的？所以才是-的？
老師：我們移動的其實是那張背景圖片，那個顯示窗口其實是沒變的，根據網頁標準文檔流原理，元素向左移動，就是負的
學生：懂了
技術大黍：今天的分享到這就結束了，謝謝小伙伴們。
大雄：好的，謝謝技術大黍。學會的小伙伴們記得‘點贊+訂閱+關注+評論+轉發’，沒學會的小伙伴們，那就多看幾遍，哈哈哈~~
小新 編譯自 Insight Data Blog
量子位 出品 | 公眾號 QbitAI
寫個網頁能有多麻煩？在大多數公司里，這項工作分為三步：
1. 產品經理完成用戶調研任務后，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。
這么多環節，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范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，把繪制的網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于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。每個令牌對應于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，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，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，則說明給定源圖像后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。
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，并在瀏覽器中瀏覽這些生成網頁。
受到圖像標注研究的啟發，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。
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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