{"id":14291,"url":"\/distributions\/14291\/click?bit=1&hash=257d5375fbb462be671b713a7a4184bd5d4f9c6ce46e0d204104db0e88eadadd","title":"\u0420\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u0430 \u043d\u0430 Ozon \u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445, \u043a\u0442\u043e \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u0442\u0430\u043c \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0451\u0442","buttonText":"","imageUuid":""}

Нейронная сеть, которая верстает сайты по картинке Статьи редакции

Прошёл почти год с того момента, как на GitHub опубликовали алгоритм pix2code. И вот ребята из FloydHub на его основе создали нейронную сеть для вёрстки страниц, которую уже можно запустить самому.

Работа алгоритма делится на три этапа:

1. Нейронной сети передаётся картинка-исходник в формате JPEG
2. Алгоритм конвертирует элементы в HTML- и CSS-код
3. На выходе получается свёрстанная версия

Чтобы получить такой результат, разработчики скармливали алгоритму скриншоты и присваивали определённые HTML-теги, в итоге получился датасет, с помощью которого можно генерировать шаблонные сайты. Ниже будут примеры.

Пример датасета

Алгоритм учится предсказывать соответствующие HTML-теги, последовательно «изучая» изображение на входе. Когда алгоритм предсказывает следующий тег разметки, он получает скриншот и все «правильные» теги HTML-разметки для этого элемента.

Примеры:

  • 250 циклов работы алгоритма;
  • 350 циклов работы алгоритма;
  • 450 циклов работы алгоритма;
  • 550 циклов работы алгоритма.

Везде выше можно посмотреть пример исходного кода, сгенерированного нейронной сетью, а вот оригинальный сайт, скриншоты которого скармливали алгоритму.

Если вы вдруг фронтенд-инженер (я нет), поделитесь в комментариях: как вам код, сгенерированный алгоритмом?

Более техническое описание проекта доступно по ссылке, а ноутбук для запуска в Jupyter лежит тут.

0
192 комментария
Написать комментарий...
Евгений Курилов

Пиздец верстальщикам.

Ответить
Развернуть ветку
Агнец невинный

обратно на завод!

Ответить
Развернуть ветку
189 комментариев
Раскрывать всегда