元宇宙終究沒火過兩年
來源：傳播體操在ChatGPT快速破圈的同時(shí)，元宇宙的熱度卻一瀉千里。雖然互聯(lián)網(wǎng)大廠們都沒有否認(rèn)元宇宙的長(zhǎng)期想象力，但在行動(dòng)上卻都紛紛表示了對(duì)元宇宙短期前景的悲觀。號(hào)稱改變
現(xiàn)在截圖生成代碼，已經(jīng)來到了一個(gè)新高度 —— ?個(gè)?向現(xiàn)代前端代碼?成的多模態(tài)?模型解決?案，來了！而且是開源的那種。
（注：現(xiàn)代前端代碼開發(fā)具有組件化、狀態(tài)管理和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)渲染、開發(fā)規(guī)范嚴(yán)格以及動(dòng)態(tài)交互性強(qiáng)等特點(diǎn)。這些特點(diǎn)相互關(guān)聯(lián)，共同構(gòu)成了現(xiàn)代前端開發(fā)的復(fù)雜體系，對(duì)代碼生成提出了更高要求。如基于 React、Vue 等框架的開發(fā)。）
這個(gè)模型叫做 Flame，話不多說，直接來看效果。
例如截圖讓 AI 生成下面這個(gè)界面：
Flame 模型在“看”完圖片之后，給出來的代碼是這樣：
不難看出，F(xiàn)lame ?成代碼明顯是符合現(xiàn)代前端開發(fā)規(guī)范的，包括?較清晰的外聯(lián)樣式以及模塊化組件結(jié)構(gòu)。
同時(shí)在組件的實(shí)現(xiàn)中正確定義了組件的各個(gè)狀態(tài)、事件響應(yīng)、以及基于數(shù)據(jù)的組件動(dòng)態(tài)渲染。
然而，誠(chéng)如 GPT-4o 這樣頂尖的 SOTA 模型，可能也與現(xiàn)代前端開發(fā)的核?需求背道?馳，因?yàn)榫窒拊谟诙说蕉藦?fù)刻設(shè)計(jì)圖的過程中只能產(chǎn)出靜態(tài)組件。
例如同樣的界面，GPT-4o 的解法是這樣的：
問題根源在于這類靜態(tài)代碼既?法?撐模塊化架構(gòu)，也難以?撐動(dòng)態(tài)交互。
每個(gè)組件都是“?次性產(chǎn)物”，任何細(xì)微的需求開發(fā)和迭代，可能都要開發(fā)者開發(fā)?量定制化代碼，甚?是推倒重來。
那么 Flame 模型又是如何解決這個(gè)問題的呢？
核心問題：數(shù)據(jù)稀缺?型視覺語?模型（LVLM）在?成專業(yè)前端代碼上表現(xiàn)不盡?意的根本原因在于數(shù)據(jù)稀缺。
現(xiàn)代前端開發(fā)流程?常復(fù)雜，?如像 React 這樣的前端框架，強(qiáng)調(diào)組件化、狀態(tài)管理和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的渲染?式。
這就要求?成的代碼不僅要能?，還要符合開發(fā)規(guī)范，具備動(dòng)態(tài)性和響應(yīng)性。
然?，開源社區(qū)中?持前端開發(fā)的?質(zhì)量圖像-?本（代碼）數(shù)據(jù)集極度稀缺。
像 websight 這樣的數(shù)據(jù)集只涉及靜態(tài) HTML，不適?于現(xiàn)代前端開發(fā)。
收集并構(gòu)建?質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)?臨許多挑戰(zhàn)：
如何從公共代碼庫中提取有效代碼片段？
如何在保持原有代碼效果的情況下進(jìn)行渲染？
如何?成符合?程師習(xí)慣的?量、多樣化數(shù)據(jù)？
針對(duì)這些問題，F(xiàn)lame 模型的團(tuán)隊(duì)給出了解法就是數(shù)據(jù)合成。
為提升 LVLM 在前端代碼?成能?，我們?cè)O(shè)計(jì)了?整套?反思的智能體?作流，?于?成前端開發(fā)場(chǎng)景下的?質(zhì)量數(shù)據(jù)。
該?作流不僅能?動(dòng)從公共代碼庫中提取真實(shí)數(shù)據(jù)，還能夠?主合成數(shù)據(jù)，?成專業(yè)、多樣化的前端代碼。
團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了 3 種合成?法：
借鑒 WizardLM 的 Evol-Instruct ?法，通過隨機(jī)進(jìn)化?成多樣化的代碼。它采?兩種策略：?度進(jìn)化和深度進(jìn)化。
?度進(jìn)化通過改變代碼的功能和視覺?格，?成新變體；深度進(jìn)化則通過增加代碼的技術(shù)復(fù)雜度，優(yōu)化組件處理、狀態(tài)管理和性能，提升代碼的可靠性和可維護(hù)性。
通過不斷進(jìn)化，可以得到?量覆蓋不同需求的前端代碼。
基于瀑布模型的數(shù)據(jù)合成（Waterfall-Model-Based Synthesis）模擬傳統(tǒng)軟件開發(fā)的瀑布流模型，確保?成的代碼結(jié)構(gòu)清晰、邏輯?致。從需求分析開始，推導(dǎo)出系統(tǒng)功能需求，設(shè)計(jì) UI 布局和架構(gòu)，保證代碼符合現(xiàn)代前端開發(fā)的模塊化和可擴(kuò)展性要求。
接著，通過多輪迭代，將需求轉(zhuǎn)化為具體的、可復(fù)?的前端組件和??。這種?法?成的代碼邏輯清晰，適合復(fù)雜功能的開發(fā)任務(wù)。
基于增量開發(fā)的數(shù)據(jù)合成（Additive Development Synthesis）在現(xiàn)有代碼基礎(chǔ)上，逐步增加功能和復(fù)雜性。通過逐步集成狀態(tài)管理、交互邏輯或 API 等功能模塊，?成的代碼能更好地滿?實(shí)際開發(fā)需求。
這種?法強(qiáng)調(diào)逐步提升代碼的功能和復(fù)雜度，確保每次擴(kuò)展都最?可能符合最佳實(shí)踐。
上述的三種?法不僅豐富了數(shù)據(jù)集的規(guī)模和多樣性，還確保了數(shù)據(jù)質(zhì)量與實(shí)際應(yīng)?價(jià)值。
這些?法能夠低成本?規(guī)模合成特定前端框架的圖?數(shù)據(jù)，借助上述?法，F(xiàn)lame 團(tuán)隊(duì)針對(duì) React 框架構(gòu)建了超過 400k 的多模態(tài)數(shù)據(jù)集。
同時(shí)，基于瀑布模型和增量開發(fā)的?法還?持多圖場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)合成、視覺思維鏈的合成，為更復(fù)雜場(chǎng)景下的前端代碼?成提供了更多可能。
Flame：針對(duì)前端開發(fā)場(chǎng)景的 VLMFlame 團(tuán)隊(duì)??構(gòu)建了?套包含 80 道測(cè)試題?的?質(zhì)量測(cè)試集并通過改進(jìn)后的 Pass@k 來評(píng)測(cè)多模態(tài)模型的前端代碼?成能?。
如果?成的代碼能夠通過編譯驗(yàn)證、符合編碼規(guī)范，并且所渲染出的??與輸?的設(shè)計(jì)圖?夠相似，則認(rèn)為該代碼符合要求。
評(píng)測(cè)結(jié)果顯?，當(dāng)前頂級(jí)模型如 GPT-4o，Gemini 1.5 Flash 因其?成代碼主要為靜態(tài)代碼，嚴(yán)重偏離代碼規(guī)范，使其最? Pass@1 僅為 11%，? Flame 在相同條件下達(dá)到了 52%+，展現(xiàn)出了極?的潛?。
同時(shí)，F(xiàn)lame 僅? 20w 左右的數(shù)據(jù)量級(jí)即取得以上成果，進(jìn)?步驗(yàn)證了上述數(shù)據(jù)合成?法的價(jià)值以及?質(zhì)量數(shù)據(jù)集在多模態(tài)模型能?提升中的關(guān)鍵作?。
△ 左：測(cè)試圖；右：Flame 效果圖
值得一提的是，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)合成流程、模型及測(cè)試集已經(jīng)全?開源，感興趣的小伙伴趕緊去看看吧。
GitHub 地址：
https://github.com/Flame-Code-VLM/Flame-Code-VLM/blob/main/README.md
本文來自微信公眾號(hào)：量子位（ID：QbitAI），作者：關(guān)注前沿科技
本文鏈接：http://www.tebozhan.com/showinfo-45-11193-0.html前端程序員請(qǐng)注意：首個(gè)截圖就能生成現(xiàn)代前端代碼的 AI 開源
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