論文の概要: ReverseORC: Reverse Engineering of Resizable User Interface Layouts with
OR-Constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11523v1
- Date: Wed, 23 Feb 2022 13:57:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-24 16:35:03.984721
- Title: ReverseORC: Reverse Engineering of Resizable User Interface Layouts with
OR-Constraints
- Title(参考訳): ReverseORC: OR制約付きResizable User Interface Layoutのリバースエンジニアリング
- Authors: Yue Jiang, Wolfgang Stuerzlinger, Christof Lutteroth
- Abstract要約: ReverseORCは、多様なレイアウトタイプとその動的リサイズ動作を発見するための、新しいリバースエンジニアリング(RE)アプローチである。
複雑な動的レイアウトの振る舞いを持つ標準ではないレイアウトマネージャを再現する仕様を作成することができる。
レガシーUIの問題の検出と修正、レイアウトの振る舞いを拡張したUIの拡張、フレキシブルなUIレイアウトの作成をサポートするために使用できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 47.164878414034234
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Reverse engineering (RE) of user interfaces (UIs) plays an important role in
software evolution. However, the large diversity of UI technologies and the
need for UIs to be resizable make this challenging. We propose ReverseORC, a
novel RE approach able to discover diverse layout types and their dynamic
resizing behaviours independently of their implementation, and to specify them
by using OR constraints. Unlike previous RE approaches, ReverseORC infers
flexible layout constraint specifications by sampling UIs at different sizes
and analyzing the differences between them. It can create specifications that
replicate even some non-standard layout managers with complex dynamic layout
behaviours. We demonstrate that ReverseORC works across different platforms
with very different layout approaches, e.g., for GUIs as well as for the Web.
Furthermore, it can be used to detect and fix problems in legacy UIs, extend
UIs with enhanced layout behaviours, and support the creation of flexible UI
layouts.
- Abstract(参考訳): ユーザインターフェース(UI)のリバースエンジニアリング(RE)は、ソフトウェア進化において重要な役割を果たす。
しかし、uiテクノロジの多様性とuiのリサイズの必要性は、これを難しくしている。
本稿では,ReverseORCを提案する。ReverseORCは,多種多様なレイアウトタイプとその動的リサイズ動作を,実装と独立に検出し,OR制約を用いて特定する。
以前のREアプローチとは異なり、ReverseORCはUIを異なるサイズでサンプリングし、それらの違いを分析することで、柔軟なレイアウト制約仕様を推論する。
複雑な動的レイアウトの振る舞いを持つ標準ではないレイアウトマネージャを再現する仕様を作成することができる。
ReverseORCは、GUIやWebなど、非常に異なるレイアウトアプローチで、さまざまなプラットフォームで動作します。
さらに、レガシーUIの問題の検出と修正、レイアウトの振る舞いの強化によるUIの拡張、フレキシブルなUIレイアウトの作成をサポートするためにも使用できる。
関連論文リスト
- PosterLLaVa: Constructing a Unified Multi-modal Layout Generator with LLM [58.67882997399021]
本研究では,グラフィックレイアウトの自動生成のための統合フレームワークを提案する。
データ駆動方式では、レイアウトを生成するために構造化テキスト(JSONフォーマット)とビジュアルインストラクションチューニングを用いる。
我々は、大規模な実験を行い、パブリックなマルチモーダルレイアウト生成ベンチマーク上で、最先端(SOTA)性能を達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-05T03:05:52Z) - Compositional Generative Inverse Design [69.22782875567547]
入力変数を設計して目的関数を最適化する逆設計は重要な問題である。
拡散モデルにより得られた学習エネルギー関数を最適化することにより、そのような逆例を避けることができることを示す。
N-body 相互作用タスクと2次元多面体設計タスクにおいて,実験時に学習した拡散モデルを構成することにより,初期状態と境界形状を設計できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-24T01:33:39Z) - GUILGET: GUI Layout GEneration with Transformer [26.457270239234383]
目標は、現実的で多様なGUIレイアウトを生成することで、GUI設計の最初のステップをサポートすることである。
GUILGETは、GUI-AGの要素間の関係のセマンティクスをキャプチャするために、トランスフォーマーに基づいている。
CLAYデータセットを用いて実験を行った結果,GUI-AGから関係を最もよく理解したモデルであることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-18T14:27:34Z) - LayoutDETR: Detection Transformer Is a Good Multimodal Layout Designer [81.5482196644596]
グラフィックレイアウトデザインは視覚コミュニケーションにおいて重要な役割を担っている。
しかし、手作りのレイアウトデザインは、スキルを要求し、時間がかかり、バッチプロダクションではスケールできない。
ジェネレーティブモデルは、設計自動化をスケーラブルにするために出現するが、デザイナの欲求に沿うデザインを作成することは、未だに容易ではない。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-19T21:57:35Z) - LayoutFormer++: Conditional Graphic Layout Generation via Constraint
Serialization and Decoding Space Restriction [37.6871815321083]
条件付きグラフィックレイアウト生成は、まだ十分に研究されていない課題である。
本稿では,制約シリアライズ方式,シーケンス・ツー・シーケンス変換,デコード空間制限戦略を提案する。
実験によると、LayoutFormer++は、すべてのタスクにおいて、より優れた生成品質と制約違反の両方の観点から、既存のアプローチよりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-17T02:43:23Z) - Constrained Graphic Layout Generation via Latent Optimization [17.05026043385661]
ユーザによって暗黙的に、あるいは明示的に、デザインセマンティクスを柔軟に組み込むことができるグラフィックレイアウトを生成します。
提案手法はトランスフォーマーアーキテクチャに基づく生成的レイアウトモデルに基づいており,レイアウト生成を制約付き最適化問題として定式化している。
実験では,1つのモデルを用いて,制約付きタスクと制約なしタスクの両方において,現実的なレイアウトを生成することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-02T13:04:11Z) - Magic Layouts: Structural Prior for Component Detection in User
Interface Designs [28.394160581239174]
ユーザインタフェース(UI)レイアウトのスクリーンショットや手書きスケッチを解析する手法であるMagic Layoutsを提示する。
当社のコアコントリビューションは、既存の検出器を拡張して、UI設計の学習された構造を活用することです。
ユーザエクスペリエンス(UX)設計のディジタルプロトタイプを高速に取得するためのインタラクティブアプリケーションとして,コンテキスト内でデモを行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-14T17:20:36Z) - VINS: Visual Search for Mobile User Interface Design [66.28088601689069]
本稿では、UIイメージを入力として、視覚的に類似したデザイン例を検索するビジュアル検索フレームワークVINSを紹介する。
このフレームワークは、平均平均精度76.39%のUI検出を実現し、類似したUI設計をクエリする際の高いパフォーマンスを実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-10T01:46:33Z) - ORCSolver: An Efficient Solver for Adaptive GUI Layout with
OR-Constraints [63.59902335363947]
ORCrは、分岐とバウンドのアプローチに基づく適応ORCレイアウトのための新しい解法である。
ORCrは実行時にORCの仕様を単純化し,提案手法はORCのレイアウトの仕様をほぼ対話的に効率的に解決できることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-23T15:46:59Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。