ScreenCoder：将任何UI截图转化为可编辑的HTML/CSS代码

你是否曾经面对一张精美的UI设计图或网页截图，却需要手动将其“翻译”成前端代码而感到耗时费力？ScreenCoder 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个基于模块化多智能体架构的智能视觉到代码生成系统，能够将任何截图或设计稿自动、准确地转化为干净、可用于生产的HTML/CSS代码，极大地弥合了设计与开发之间的鸿沟。

截至收录：
ScreenCoder项目stars数：2532
ScreenCoder项目forks数：245

ScreenCoder项目目录截图

ScreenCoder项目核心亮点

  • 🤖 模块化多智能体架构：系统并非单一模型，而是集成了视觉理解、布局规划和自适应代码合成的多个智能体，协同工作以生成更精确、结构化的代码。
  • 🎯 高精度与可编辑性：生成的代码不仅视觉上高度还原原设计，而且结构清晰、易于编辑，开发者可以轻松进行二次定制和样式调整。
  • 🔄 支持主流大模型：灵活支持多种后端生成模型，包括 Doubao（默认）、Qwen、GPT、Gemini 等，用户可根据需求选择和配置。
  • 📊 配套基准与数据集：项目团队同步发布了 ScreenBench 基准数据集，包含1000个真实网页截图及对应源码，为视觉到代码生成领域的研究和评估提供了重要资源。

ScreenCoder项目快速开始

只需几步，你就能在本地运行起 ScreenCoder，将截图变成代码：
克隆项目并安装依赖：

git clone https://github.com/leigest519/ScreenCoder.git
cd ScreenCoder
pip install -r requirements.txt

配置模型API密钥：

    • 在 block_parsor.py 和 html_generator.py 中选择你希望使用的生成模型（如 Doubao, Qwen）。
    • 在项目根目录创建对应的API密钥文件（如 doubao_api.txt），并将你的密钥粘贴进去。

运行生成：

    • 对于单张图片，最简单的方式是运行主脚本： 
      python main.py
    • 你也可以按照文档说明，分步执行组件检测、布局生成和图片替换等模块化流程。

ScreenCoder项目应用场景

  • 快速原型开发：设计师或产品经理提供的视觉稿，可以瞬间转化为可交互的HTML页面，加速创意验证和原型迭代。
  • 前端开发提效：开发者无需从零开始编写基础布局和样式代码，可将精力集中于业务逻辑和交互实现。
  • 设计稿还原与归档：将历史或现有的网页设计准确转化为代码，便于版本管理、维护和知识沉淀。
  • 教育与研究：作为多模态大模型在代码生成领域的优秀实践案例，适用于相关领域的教学、研究和基准测试。

ScreenCoder项目链接

leigest519 / ScreenCoder项目地址：https://github.com/leigest519/ScreenCoder

本文地址：https://www.tgoos.com/34099

声明：本站资源均整理自互联网，版权归原作者所有，仅供学习交流使用，请勿直接商用，若需商用请购买正版授权。因违规使用产生的版权及法律责任由使用者自负。部分资源可能包含水印或引流信息，请自行甄别。若链接失效可联系站长尝试补链。若侵犯您的权益，请邮件（将 # 替换为 @）至 feedback#tgoos.com，我们将及时处理删除。转载请保留原文链接，感谢支持原创。