論文の概要: Modular Layout Synthesis (MLS): Front-end Code via Structure Normalization and Constrained Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.18996v1
• Date: Mon, 22 Dec 2025 03:24:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-23 18:54:32.60314
• Title: Modular Layout Synthesis (MLS): Front-end Code via Structure Normalization and Constrained Generation
• Title（参考訳）: モジュールレイアウト合成(MLS):構造正規化と制約生成によるフロントエンドコード
• Authors: Chong Liu, Ming Zhang, Fei Li, Hao Zhou, Xiaoshuang Chen, Ye Yuan,
• Abstract要約: フロントエンドエンジニアリングの自動化は、開発サイクルを大幅に削減し、手動によるコーディングオーバーヘッドを最小化する。 現在のソリューションは、ReactやVue、Angularといった現代的なエコシステムをサポートしない、モノリシックなスクリプトを生成することが多い。 本稿では,視覚的理解と構造正規化を融合した階層型フレームワークであるMLSを紹介する。 MLSは既存のベースラインを大幅に上回り、コードの再利用性と複数のフレームワーク間の構造的整合性を確保する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.154715745625328
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated front-end engineering drastically reduces development cycles and minimizes manual coding overhead. While Generative AI has shown promise in translating designs to code, current solutions often produce monolithic scripts, failing to natively support modern ecosystems like React, Vue, or Angular. Furthermore, the generated code frequently suffers from poor modularity, making it difficult to maintain. To bridge this gap, we introduce Modular Layout Synthesis (MLS), a hierarchical framework that merges visual understanding with structural normalization. Initially, a visual-semantic encoder maps the screen capture into a serialized tree topology, capturing the essential layout hierarchy. Instead of simple parsing, we apply heuristic deduplication and pattern recognition to isolate reusable blocks, creating a framework-agnostic schema. Finally, a constraint-based generation protocol guides the LLM to synthesize production-ready code with strict typing and component props. Evaluations show that MLS significantly outperforms existing baselines, ensuring superior code reusability and structural integrity across multiple frameworks
• Abstract（参考訳）: フロントエンドエンジニアリングの自動化は、開発サイクルを大幅に削減し、手動によるコーディングオーバーヘッドを最小化する。 Generative AIは設計をコードに変換することを約束しているが、現在のソリューションはしばしばモノリシックなスクリプトを生成し、ReactやVue、Angularといったモダンなエコシステムをネイティブにサポートしていない。 さらに、生成されたコードはモジュール化の貧弱さに悩まされ、メンテナンスが困難になります。 このギャップを埋めるために、構造正規化と視覚的理解を融合させる階層型フレームワークであるMLS(Modular Layout Synthesis)を導入する。 当初、ビジュアル・セマンティック・エンコーダは、画面キャプチャをシリアライズされたツリートポロジーにマッピングし、重要なレイアウト階層をキャプチャする。 単純な解析の代わりに、再利用可能なブロックを分離するためにヒューリスティックな重複とパターン認識を適用し、フレームワークに依存しないスキーマを作成する。 最後に、制約ベースの生成プロトコルはLLMをガイドし、厳密なタイピングとコンポーネントプロップでプロダクション対応のコードを合成する。 評価によると、MLSは既存のベースラインを著しく上回り、コードの再利用性と複数のフレームワーク間の構造的整合性を確保する。

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