論文の概要: CoGen: Creation of Reusable UI Components in Figma via Textual Commands

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.10536v1
• Date: Thu, 15 Jan 2026 15:57:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-16 19:43:19.208794
• Title: CoGen: Creation of Reusable UI Components in Figma via Textual Commands
• Title（参考訳）: CoGen: テキストコマンドによるFigmaの再利用可能なUIコンポーネントの作成
• Authors: Ishani Kanapathipillai, Obhasha Priyankara,
• Abstract要約: CoGenは機械学習技術を使ってFigmaで再利用可能なコンポーネントを直接生成するシステムである。 このプロジェクトは、Figma APIデータ抽出、Seq2Seqモデル、コンポーネント生成のための微調整UI T5トランスフォーマーを統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The evolution of User Interface design has emphasized the need for efficient, reusable, and editable components to ensure an efficient design process. This research introduces CoGen, a system that uses machine learning techniques to generate reusable UI components directly in Figma, one of the most popular UI design tools. Addressing gaps in current systems, CoGen focuses on creating atomic components such as buttons, labels, and input fields using structured JSON and natural language prompts. The project integrates Figma API data extraction, Seq2Seq models, and fine-tuned T5 transformers for component generation. The key results demonstrate the efficiency of the T5 model in prompt generation, with an accuracy of 98% and a BLEU score of 0.2668, which ensures the mapping of JSON to descriptive prompts. For JSON creation, CoGen achieves a success rate of up to 100% in generating simple JSON outputs for specified component types.
• Abstract（参考訳）: ユーザインタフェース設計の進化は、効率的な設計プロセスを保証するために、効率的で再利用可能な、編集可能なコンポーネントの必要性を強調してきた。 この研究は、機械学習技術を使用して、最も人気のあるUIデザインツールの1つであるFigmaで、再利用可能なUIコンポーネントを直接生成するシステムであるCoGenを紹介する。 現在のシステムのギャップに対処するため、CoGenは、構造化JSONと自然言語プロンプトを使用して、ボタン、ラベル、入力フィールドなどの原子コンポーネントを作成することに焦点を当てている。 このプロジェクトには、Figma APIデータ抽出、Seq2Seqモデル、コンポーネント生成のための微調整T5トランスフォーマーが組み込まれている。 主要な結果は、高速生成におけるT5モデルの効率性を示し、精度は98%、BLEUスコアは0.2668であり、JSONの記述的プロンプトへのマッピングを保証する。 JSON生成では、CoGenは、指定されたコンポーネントタイプに対して単純なJSON出力を生成する場合に、最大100%の成功率を達成する。

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