title: UI 工程師也要失業了？Google「ScreenAI」 UI 視覺理解語言

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**摘要**

用「說」的就能做出 UI 的時代快來了！Google 最近發表 ScreenAI 模型，結合視覺與語言處理能力，針對使用者介面和資訊圖表提供深度解析，並把每個 UI 元件拆解出來，雖然目前 AI 模型只能「解讀」，但未來搭配生成式 AI 模型，能做的事情可就多了！

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用「說」的就能做出 UI 的時代快來了！Google 最近發表 [ScreenAI](https://blog.research.google/2024/03/screenai-visual-language-model-for-ui.html)模型，結合視覺與語言處理能力，針對使用者介面和資訊圖表提供深度解析，並把每個 UI 元件拆解出來，雖然目前 AI 模型只能「解讀」，但未來搭配生成式 AI 模型，能做的事情可就多了！

 ![UI 工程師也要失業了？Google「ScreenAI」 UI 視覺理解語言 screenai-1500x541](https://cf.img.soft4fun.net/2024/03/screenai-1500x541.png "UI 工程師也要失業了？Google「ScreenAI」 UI 視覺理解語言 screenai-1500x541") 

## ScreenAI 的特色

 

ScreenAI 採用了視覺語言模型 PaLI 的架構，透過多模態編碼器和自回歸解碼器組成，利用視覺 Transformer 創建圖像嵌入並結合文字資訊，使模型能同時理解圖片與相關文字。其採用的彈性區塊處理策略，讓 ScreenAI 能夠更好地處理不同長寬比的圖片，強化了模型的處理能力。

          

## ScreenAI 是如何運作的？

 

ScreenAI 的架構是基於 [PaLI](https://arxiv.org/abs/2209.06794)，由多模態編碼器區塊和自回歸解碼器組成，在 PaLI 架構之上，Google 採用了 pix2struct 的靈活修補策略 (flexible patching strategy)而非使用固定網格圖案，選擇網格尺寸以保留輸入影像的原始縱橫比。這使得 ScreenAI 能夠在各種長寬比的影像上正常運作。

 

ScreenAI 的訓練分為預訓練與微調兩階段。預訓練階段採用自監督學習生成資料標籤，用於訓練視覺與語言模型，微調階段則凍結 ViT 參數，使用人工標記的資料進行微調，以提高對特定任務的表現。訓練資料集來自不同裝置的螢幕截圖，涵蓋多樣的視覺樣式與使用者介面元素。

 ![UI 工程師也要失業了？Google「ScreenAI」 UI 視覺理解語言 image6-1500x547](https://cf.img.soft4fun.net/2024/03/image6-1500x547.gif "UI 工程師也要失業了？Google「ScreenAI」 UI 視覺理解語言 image6-1500x547")▲ SceenAI 模型架構 

## 對前端工程師/設計師是威脅還是機會？

 

ScreenAI 會自動根據畫面的比例將畫面切成網格結構進行分析，識別出畫面的結構、配置，甚至 UI 元件的組合，並且以文字的方式描述 UI 的配置、元素內容。

 

未來這個 AI 模型可以透過學習不同來源的畫面配置、設計風格，未來只要再搭配生成式 AI 模型，就能夠只下指令 (prompt) 就可以做出各種不同的 UI！

 ![UI 工程師也要失業了？Google「ScreenAI」 UI 視覺理解語言 image-17-1500x906](https://cf.img.soft4fun.net/2024/03/image-17-1500x906.png "UI 工程師也要失業了？Google「ScreenAI」 UI 視覺理解語言 image-17-1500x906")▲ 一張螢幕截圖，由 ScreenAI 自動產生畫面註記以及 UI 元件配置 (圖／Google Research) 

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