論文の概要: Vision-Guided Iterative Refinement for Frontend Code Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.05839v1
• Date: Tue, 07 Apr 2026 13:06:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.838969
• Title: Vision-Guided Iterative Refinement for Frontend Code Generation
• Title（参考訳）: フロントエンドコード生成のためのビジョンガイドによる反復的リファインメント
• Authors: Hannah Sansford, Derek H. C. Law, Wei Liu, Abhishek Tripathi, Niresh Agarwal, Gerrit J. J. van den Burg,
• Abstract要約: 視覚言語モデルは、レンダリングされたWebページに対して構造化されたフィードバックを提供する視覚批評家として機能する。 WebDev Arenaデータセットからの実際のユーザリクエスト全体にわたって、このアプローチはソリューションの品質を一貫した改善をもたらします。 ファインチューニングは、トークン数を大幅に増加させることなく、最も優れた批判的ループソリューションから得られる利益の25%を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.648291359076628
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Code generation with large language models often relies on multi-stage human-in-the-loop refinement, which is effective but very costly - particularly in domains such as frontend web development where the solution quality depends on rendered visual output. We present a fully automated critic-in-the-loop framework in which a vision-language model serves as a visual critic that provides structured feedback on rendered webpages to guide iterative refinement of generated code. Across real-world user requests from the WebDev Arena dataset, this approach yields consistent improvements in solution quality, achieving up to 17.8% increase in performance over three refinement cycles. Next, we investigate parameter-efficient fine-tuning using LoRA to understand whether the improvements provided by the critic can be internalized by the code-generating LLM. Fine-tuning achieves 25% of the gains from the best critic-in-the-loop solution without a significant increase in token counts. Our findings indicate that automated, VLM-based critique of frontend code generation leads to significantly higher quality solutions than can be achieved through a single LLM inference pass, and highlight the importance of iterative refinement for the complex visual outputs associated with web development.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルによるコード生成は、多くの場合、マルチステージのヒューマン・イン・ザ・ループの改良に依存します。 本稿では、視覚言語モデルが視覚的評論家として機能し、レンダリングされたWebページに対して構造化されたフィードバックを提供することで、生成したコードの反復的洗練を導く、完全に自動化された批判型ループフレームワークを提案する。 WebDev Arenaデータセットからの実際のユーザリクエスト全体にわたって、このアプローチはソリューションの品質を一貫した改善をもたらし、3回のリファインメントサイクルで最大17.8%のパフォーマンス向上を達成する。 次に、LoRAを用いたパラメータ効率の微調整について検討し、コード生成LLMにより、批評家による改善が内部化できるかどうかを検証した。 ファインチューニングは、トークン数を大幅に増加させることなく、最も優れた批判的ループソリューションから得られる利益の25%を達成している。 この結果から,VLM による自動コード生成の批判は,単一の LLM 推論パスで達成できるよりもはるかに高い品質のソリューションをもたらすことが示唆され,Web 開発に関連する複雑な視覚的出力に対する反復的改善の重要性が強調された。

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