Motiff妙多研发卖力人樊锴演讲现场
天生式AI是2024年云栖大会最受关注的议题之一，Motiff妙多AI天生UI功能的落地，标志着设计工具从效率工具向生产力工具的转变。“我们希望 Motiff妙多不止于设计领域的 Copilot， 更能成为 Autopilot，能直接完成日常设计任务，乃至天生完全的设计稿。”樊锴表示。
Motiff妙多于今年6月面向环球发布，首创了界面设计领域的多个AI功能。开拓环球领先的AI功能面临诸多技能寻衅：如何让AI成为真正可用的生产力、创作兼具逻辑性和艺术性的UI设计稿？大模型的能力边界在哪、如何扬长避短？樊锴在演讲中详细分享了背后的工程难点和履历。
Motiff妙多能天生用户所需的各式各样的界面，天生的设计稿还可在Motiff妙多的编辑器中不断调度优化
在AIGC领域，不同于常见的文本天生或图片天生任务，UI 天生非常独特。这是由于UI设计既须要担保严谨的产品逻辑，又要具备像素级的精确程度，还要兼具都雅的视觉效果。这对技能能力提出了相称高的哀求。
AI天生UI可由AI从零开始创建所有页面内容，这背后有多种技能路径，但天生效果均不理想。樊锴举例称，基于扩散模型的文生图技能可以天生设计图片，但在像素级别的布局掌握和内容天生能力上相对欠缺。另一些方法，如天生HTML网页代码再转为设计稿，同样面临细节处理能力不敷的问题。
对付AI运用来说，尽快找到TPF（技能产品契合度）尤为关键。“比较于传统软件开拓，AI运用的底层技能不愿定性高，计策上用户需求驱动，但在战术上产品设计严重依赖于技能可行性。”樊锴在会上表示，关键在于尽快找到最有可能被实际利用的场景，更早得到用户反馈。
天生一张设计稿，须要兼顾整体构造、页面内容和UI细节三大方面。设计稿须要包含导航栏、搜索框、内容列表等模块，并匹合营适的笔墨、图片、图标等内容，同时呈现良好的视觉效果。通用大模型普遍善于天生整体构造和页面内容，但对付 UI 细节掌握还有所不敷。
因此，为大模型探求得当的任务成为办理问题的关键。“让大模型专注于其善于的领域，即天生页面的整体构造和内容。在细节把控上，通过预定义的组件库来担保都雅。”樊锴表示。组件库是大量组件和设计规范的凑集，基于组件库的天生方案也更随意马虎支持自定义组件。这不仅能够覆盖大部分UI设计场景，还能知足用户对个性化和灵巧性的需求。
这也是面向未来的技能方案。“随着软件开拓的本钱降落，未来运用处景会更个性化，也须要更灵巧的交互设计，信息繁杂的交互设计页面反而会减少。”樊锴判断。
筑成数据护城河，率先实现设计Autopilot纵然是基于组件库的方案，现有通用大模型仍难以天生高质量的UI设计稿。这是由于通用大模型并不善于UI设计，也难以理解组件库。为了呈现多样化的效果，组件库包含大量不同类型的组件。以列表为例，就有上百种相似的样式，通用大模型难以分辨其细微差别。
“核心还是在于让大模型充分理解UI设计，须要有专门的领域大模型。“樊锴表示。Motiff妙多近期正式发布了其自研的海内首个UI多模态大模型，经由大量UI领域的优质数据演习，该模型在多个UI任务表现上显著超越GPT-4o等通用大模型，能灵巧地根据高下文理解界面元素，达到“设计专家”水平，最靠近人类对UI界面的理解和表述结果。
在自研大模型加持下，Motiff妙多有效结合了自研大模型的天生能力和组件库的表现力，在多轮行业盲评中取得了第一的天生效果，优于此前业内领先的AI天生UI工具Galileo AI、设计工具Uizard和文生图工具Ideogram。
输入同样的提示词天生天下杯初赛界面，Motiff妙多天生的两版设计稿盲评第一
Motiff在AI天生UI功能中取得的成功，还得益于长期的专业数据积累。“未来，数据是最主要的护城河。“樊锴表示，“随着大模型能力不断增强、本钱不断降落，专业数据将成为更稀缺的资源，为AI运用的质量供应坚实保障。”
在开拓AI功能的工程履行中，Motiff妙多积累了宝贵的履历。对付大部分繁芜任务，Motiff妙多创造Flow Engineering（流程工程）比Prompt Engineering（提示工程）更为有效。比较于单次模型调用的黑箱运行，FLow Engineering将任务分解为多个步骤，实现整体功能的协同，对团队协作和工程化更为友好。
为了更好地应对AI运用开拓中的不愿定性，Motiff妙多搭建了一个高效的实验平台。平台不仅支持便捷地定制流程和参数，还能详细记录实验的中间结果，从而帮助团队快速考试测验和迭代。
目前，Motiff妙多AI天生UI功能在指令遵照和设计都雅性上均处于行业领先水平，并在外洋社交媒体引起大量谈论。樊锴在会上透露，Motiff妙多还将持续迭代技能方案，有望于年内发布新的AI功能。
