我对人工智能很陌生。我在某处读到 AI 可用于创建 GUI UI/UX 设计。这让我着迷了很长时间。但是，由于我在这里很新，我不知道它是怎么发生的。
创建 UI 设计的通常步骤是：
我想知道人工智能算法如何帮助解决这个问题。我知道一点神经网络，我能想到的最接近的是以下两种方法（监督学习）。
手动绘制网格并手动训练软件以学习正确的样式，直到它能够提供现代结果并设计自己的设计语言。
从互联网上列出几个网站（例如），让软件学习和探索源代码和 CSS 样式表，并手动学习和编程神经元，直到它能够制作自己独特的样式。
布局问题适用于基于规则的方法，用于在 Rogue 或自定义主页布局中生成关卡，您可以编码一些约束并搜索剩余空间。颜色问题也适用于基于规则的方法，颜色是 3 维空间（如果包括不透明度，则为 4）。可以通过在距起点适当距离处获取颜色来创建调色板。
由于对该域进行了很好的分析，因此存在已知的启发式和可编码规则。通过使用这些来生成设计，您可能会获得更大的成功和更快的速度。
只是为了给出一个想法，这些天被视为基于规则的方法没有得到太多讨论，以下是有效的 Prolog，使用 查询phrase(webpage, Design).，这将快速生成类似的设计：[brand, header_nav, searchbox, sidebar_nav, form_content, sidebar_list]. 这只是一个超级快速的演示，您可能需要树而不是列表，并且您还需要从中派生 HTML 和 CSS，这在 Prolog 中很简单。
webpage --> body.
webpage --> header, body.
webpage --> header, body, footer.
header --> [brand], header_content.
header_content --> [header_nav].
header_content --> [header_nav], [searchbox].
body --> content.
body --> sidebar(_), content.
body --> { dif(A, B) }, sidebar(A), content, sidebar(B).
body --> content, sidebar(_).
content --> [form_content].
content --> [article_content].
content --> [list_content].
sidebar(list) --> [sidebar_list].
sidebar(nav) --> [sidebar_nav].
sidebar(ads) --> [sidebar_ads].
footer --> [notification].
如果您看到用例，在较高级别上它似乎会生成一些视觉输出 - 设计，但在较低级别上看到时，此设计是一些代码的输出。
我们可以做到的一种方法是训练一个学习生成代码的神经网络，该代码可以被视为某种形式的有组织的文本。所以现在可以看作是一个文本生成问题，你可以找到很多文献。
pix2code是一个使用这个想法甚至扩展它的实现。在本文中，作者将其提升到了另一个层次，他们还使用了可视化部分——GUI，并构建了一个将代码和 GUI 作为输入并学习生成代码的架构。因此，当给出一个简单的 GUI 时，它最终将能够生成代码。
还有一些实现，即使给出了粗略的草图，即使网络也可以生成代码。