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          實戰(zhàn)小技巧—看師生對話 學(xué)CSS分割圖片的方法

          雄:又到了技術(shù)大黍講技術(shù)的時刻,技術(shù)雖然干,但持續(xù)就會有收獲。

          話不多說有請技術(shù)大黍!

          技術(shù)大黍:今天用對話場景給大家學(xué)CSS分割圖片的方法。

          對話場景

          學(xué)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(biāo)簽,把一個很多圖標(biāo)的圖片,分割出來的那個嗎?

          學(xué)生:不是,是background:url("") X,Y坐標(biāo),我看很多網(wǎng)頁設(shè)計都是這樣寫,但XY坐標(biāo)畢竟只是一個點,怎么知道是那一張圖片?應(yīng)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(xué)生:不太熟

          老師:backgroun-image是設(shè)置背景圖片、background-position是設(shè)置背景圖片的位置,你可以先看看這兩個樣式的作用

          學(xué)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(shè)置背景圖片位置,跟相對和絕對沒任何關(guān)系

          老師:分割圖片就是用這兩個樣式來實現(xiàn)的

          學(xué)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(biāo)</title>
          </head>
          <body>
          <i></i>
          </body>
          </html>

          現(xiàn)在網(wǎng)頁中 我只放了一個i標(biāo)簽,打開之后 肯定是什么都沒有的

          一片空白

          學(xué)生:嗯,明白

          老師:接下來,我們先打開PS,拿到對應(yīng)圖標(biāo)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(biāo)吧,你選一個

          學(xué)生:就apple吧

          老師:這個么?

          學(xué)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(xué)生:OK

          老師:嗯,有了這兩個數(shù)據(jù),那么我們就可以開始寫代碼了

          老師:嗯,有了這兩個數(shù)據(jù),那么我們就可以開始寫代碼了

          老師:先把i標(biāo)簽設(shè)定為,行塊布局方式,這樣才能設(shè)置寬高,接著設(shè)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(shè)置寬高之后,多余的被裁切了,這個沒問題吧?

          學(xué)生:沒問題

          老師:好,現(xiàn)在關(guān)鍵的來了

          學(xué)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(shè)定的寬高的區(qū)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(biāo),移動到這個現(xiàn)實區(qū)域就行了

          老師:那移動多少呢?當(dāng)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(yīng)該往左邊移動63像素?

          老師:往左邊,是不是應(yīng)該是-62px,同理,y軸是不是應(yīng)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(xiàn)在我們看到,是不是蘋果圖標(biāo) 出來了?

          學(xué)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(jù)網(wǎng)頁標(biāo)準(zhǔn)文檔流原理,元素向左移動,就是負的

          學(xué)生:懂了

          技術(shù)大黍:今天的分享到這就結(jié)束了,謝謝小伙伴們。

          大雄:好的,謝謝技術(shù)大黍。學(xué)會的小伙伴們記得‘點贊+訂閱+關(guān)注+評論+轉(zhuǎn)發(fā)’,沒學(xué)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(wǎng)頁能有多麻煩?在大多數(shù)公司里,這項工作分為三步:

          1. 產(chǎn)品經(jīng)理完成用戶調(diào)研任務(wù)后,列出一系列技術(shù)要求;

          2. 設(shè)計師根據(jù)這些要求來設(shè)計低保真原型,逐漸修改得到高保真原型和UI設(shè)計圖;

          3. 工程師將這些設(shè)計圖實現(xiàn)為代碼,最終變成用戶使用的產(chǎn)品。

          這么多環(huán)節(jié),任何地方出一點問題,都會拉長開發(fā)周期。因此,不少公司,比如Airbnb已經(jīng)開始用機器學(xué)習(xí)來提高這個過程的效率。

          Airbnb內(nèi)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(xùn)練的細節(jié),以及手工設(shè)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(chuàng)建了一個開源版本,讓開發(fā)者/設(shè)計師的工作變得更簡單。

          以下內(nèi)容翻譯自他的博客:

          理想上,這個模型可以根據(jù)網(wǎng)站設(shè)計的簡單手繪原型,很快地生成一個可用的HTML網(wǎng)站:

          SketchCode模型利用手繪線框圖來生成HTML網(wǎng)站

          事實上,上面例子就是利用訓(xùn)練好的模型在測試集上生成的一個實際網(wǎng)站,代碼請訪問:https://github.com/ashnkumar/sketch-code。

          從圖像標(biāo)注中獲取靈感

          目前要解決的問題屬于一種更廣泛的任務(wù),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(guī)范或執(zhí)行追蹤法來生成代碼,但在當(dāng)前任務(wù)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(xué)習(xí)中有一個十分熱門的研究領(lǐng)域,稱為圖像標(biāo)注(image caption),目的是構(gòu)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(nèi)容的描述。

          圖像標(biāo)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(yīng)用這種方法的相關(guān)項目中獲得靈感,決定把我的任務(wù)按照圖像標(biāo)注方式來實現(xiàn),把繪制的網(wǎng)站線框圖作為輸入圖像,并將其相應(yīng)的HTML代碼作為其輸出內(nèi)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

          獲取合適的數(shù)據(jù)集

          確定圖像標(biāo)注方法后,理想中使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集會包含成千上萬對手繪線框圖和對應(yīng)的HTML輸出代碼。但是,目前還沒有我想要的相關(guān)數(shù)據(jù)集,我只好為這個任務(wù)來創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。

          最開始,我嘗試了pix2code論文給出的開源數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集由1750張綜合生成網(wǎng)站的截圖及其相應(yīng)源代碼組成。

          pix2code數(shù)據(jù)集中的生成網(wǎng)站圖片和源代碼

          這是一個很好的數(shù)據(jù)集,有幾個有趣的地方:

          • 該數(shù)據(jù)集中的每個生成網(wǎng)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(shù)元素作為它的輸出內(nèi)容,但是這些元素可通過選擇生成網(wǎng)絡(luò)來修改和擴展。這種方法應(yīng)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(lǐng)域?qū)S谜Z言(DSL)的令牌組成,這是該論文作者為該任務(wù)所創(chuàng)建的。每個令牌對應(yīng)于HTML和CSS的一個片段,且加入編譯器把DSL轉(zhuǎn)換為運行的HTML代碼。

          彩色網(wǎng)站圖像變手繪圖

          為了修改我的任務(wù)數(shù)據(jù)集,我要讓網(wǎng)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(zhuǎn)換和輪廓檢測。

          最終,我決定直接修改原始網(wǎng)站的CSS樣式表,通過執(zhí)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(diào)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(xiàn)的流程中還增加了一個步驟,通過添加傾斜、移動和旋轉(zhuǎn)來實現(xiàn)圖像增強,來模擬實際繪制草圖中的變化。

          使用圖像標(biāo)注模型架構(gòu)

          現(xiàn)在,我已經(jīng)處理好數(shù)據(jù)集,接下來是構(gòu)建模型。

          我利用了圖像標(biāo)注中使用的模型架構(gòu),該架構(gòu)由三個主要部分組成:

          1. 一種使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(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(yù)測序列中的下一個令牌。

          以令牌序列為輸入來訓(xùn)練模型

          為了訓(xùn)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(biāo)簽是文本中的下一個令牌。該模型使用交叉熵函數(shù)作為損失函數(shù),將模型的下個預(yù)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(wǎng)絡(luò)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(yù)測令牌將會添加到當(dāng)前輸入序列,并作為新的輸入序列送到模型中;重復(fù)此操作直到模型的預(yù)測令牌為,或該過程達到每個文本中令牌數(shù)目的預(yù)定義值。

          當(dāng)模型生成一組預(yù)測令牌后,編譯器就會將DSL令牌轉(zhuǎn)換為HTML代碼,這些HTML代碼可以在任何瀏覽器中運行。

          用BLEU分數(shù)評估模型

          我決定使用BLEU分數(shù)來評估模型。這是機器翻譯任務(wù)中常用的一種度量標(biāo)準(zhǔn),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(chǎn)生內(nèi)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(chuàng)建修改后的準(zhǔn)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(guān)系。

          最棒的是,我還可以通過檢查生成的網(wǎng)站來比較當(dāng)前的實際BLEU分數(shù)。

          觀察BLEU分數(shù)

          當(dāng)BLEU分數(shù)為1.0時,則說明給定源圖像后該模型能在正確位置設(shè)置合適的元素,而較低的BLEU分數(shù)這說明模型預(yù)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(shù)據(jù)集上的BLEU分數(shù)為0.76。

          福利:定制網(wǎng)頁風(fēng)格

          后來,我還想到,由于該模型只生成當(dāng)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(fēng)格的生成網(wǎng)站。

          一個手繪圖生成多種風(fēng)格的網(wǎng)頁

          把風(fēng)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(yīng)用到自己公司的產(chǎn)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(wǎng)頁設(shè)計風(fēng)格;

          2. 該模型內(nèi)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(yù)定義風(fēng)格,因此用戶可以設(shè)想出多種可能的網(wǎng)站風(fēng)格,并在瀏覽器中瀏覽這些生成網(wǎng)頁。

          總結(jié)和展望

          受到圖像標(biāo)注研究的啟發(fā),SketchCode模型能夠在幾秒鐘內(nèi)將手繪網(wǎng)站線框圖轉(zhuǎn)換為可用的HTML網(wǎng)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(xùn)練,所以它不能預(yù)測這些數(shù)據(jù)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(wǎng)站樣本,包括網(wǎng)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(wǎng)站構(gòu)建中,存在很多變化。創(chuàng)建一個能更好反映這種變化的訓(xùn)練集,是提高生成效果的一種好方法,可以通過獲取更多網(wǎng)站的HTML/CSS代碼以及內(nèi)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(wǎng)絡(luò)GAN來創(chuàng)建更逼真的繪制網(wǎng)站圖像。

          相關(guān)地址

          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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