Screenshot-to-code

Screenshot-to-code 是一个将设计原型转换为静态网页的神经网络项目。其核心技术基于深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）和序列到序列（seq2seq）模型，使用Keras框架实现。项目中包含了一个从简单到复杂的迭代开发过程，最终版本能够以97%的准确率将设计图转化为HTML/CSS代码，并且特别适用于Bootstrap风格的设计。它适合于需要快速将UI设计转化为前端代码的场景，比如在快速原型设计或小型项目中，可以显著提高开发效率。不过需要注意的是，当前模型训练所用的数据集较小且相对单一，因此对于复杂布局的支持仍有待验证。