深度学习在界面设计中的应用探讨

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2023-10-03 17:40:30

深度学习在界面设计中的应用探讨

最近看到在「BaiduCreate2019」的百度AI交互设计论坛上，设计师分享了他们的最新成果：百度人工智能交互设计院与百度研究院商业智能实验室合作，基于百度自主研发、开源开放的深度学习框架飞桨（PaddlePaddle），让系统在每个模块组合形成的不同界面中找到最优解，在模型框架内给出任何一种设计，机器都能快速预测用户的偏好结果，设计师将以此为基础给出符合用户喜好与使用习惯的最佳解决方案。

设计存在的问题现在的深度学习能用于界面设计吗？能基于深度学习给出符合用户喜好与使用习惯的最佳解决方案吗？这是AI设计的重点方向之一，今天聊一下我的个人看法，首先总结一下我们现在设计存在的问题：

受限于业务方
出了错误可能自己都不知道
强调竞品分析，但不知道竞品为什么要这样做
设计维护成本高
不懂得面向编程的思维方式

如果将深度学习用于界面设计，会对上述问题产生影响吗？首先，什么是深度学习？我们可以把深度学习理解为一个黑盒子，通过输入大量的训练数据后，它能找到数据之间的关联和特征，然后自我构建一个模型，最后研究人员把测试数据放到模型里进行测试。如果测试结果准确率很高，那么我们可以认为这个深度学习模型是有效的，否则是无效的。简单理解的话：深度学习就是找规律，但是需要基于大量数据才能找到正确的规律。这属于数据驱动设计的范围。

如何正确获取大量的界面数据？当然不是在Dribbble和Behance下载各种图片。2017年美国一些研究人员发表了一篇论文，名叫《Rico：移动应用数据集，用于构建数据驱动的设计应用程序》。在论文中，作者从GooglePlay商店下载了9,772个免费应用程序，涵盖27个类别。作者还在UpWork上招募了13名工作人员，花费了2,450个小时在不同应用上产生了10,811个用户交互跟踪。最后整个数据集包括了72k个UI界面的视觉、文本、结构和交互式设计属性。Rico还公开了GooglePlay商店中的商店元数据，包括应用类别、平均评分、评分数量和下载次数。可以说，Rico这篇论文的作者做了一件非常伟大的事情。

深度学习对界面设计的影响主要有以下五个方面：

设计搜索
组件类型和布局推荐
用户交互建模
自动检测GUI中的错误
UI代码自动生成

以上是从设计搜索、组件类型和布局推荐、用户交互建模、自动检测GUI中的错误和UI代码自动生成五个方面进行了分析和讨论。

最后和研究AI设计的小伙伴们聊了一下，都有一个明确的共识：研究AI设计需要投入大量的人力和物力，最终的结果真的可以商业化吗？即使可以，能把之前投入的钱给拿回来吗？目前看起来很难，可能只有Adobe、Sketch等设计工具供应商才会持续投入资源研究，例如Adobe在2016年开发了AdobeSensei深度学习平台，我们可以共同期待一下他们未来几年为我们提供的AI设计工具。

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