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2024云栖大会AI应用标杆，Motiff妙多分享业界领先AI生成UI技术实践

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分类：赛事资讯
发布于 2024年9月20日 星期五 07:04

　　用户只需要输入一段话，20秒左右，就能生成两版UI设计稿……9月20日，在云栖大会现场，Motiff妙多研发负责人樊锴演讲分享了AI生成UI功能的最新进展及开发历程，强调尽快找到TPF(技术产品契合度)、重视数据积累、完善后台开发体系，都是AI功能落地的关键因素。

　　Motiff妙多研发负责人樊锴演讲现场　　生成式AI是2024年云栖大会最受关注的议题之一，Motiff妙多AI生成UI功能的落地，标志着设计工具从效率工具向生产力工具的转变。“我们希望 Motiff妙多不止于设计领域的 Copilot， 更能成为 Autopilot，能直接完成日常设计任务，甚至生成完整的设计稿。”樊锴表示。

　　Motiff妙多于今年6月面向全球发布，开创了界面设计领域的多个AI功能。开发全球领先的AI功能面临诸多技术挑战：如何让AI成为真正可用的生产力、创作兼具逻辑性和艺术性的UI设计稿?大模型的能力边界在哪、如何扬长避短?樊锴在演讲中详细分享了背后的工程难点和经验。

　　Motiff妙多能生成用户所需的各式各样的界面，生成的设计稿还可在Motiff妙多的编辑器中不断调整优化。　　锁定应用场景，加速达成技术产品契合度

　　在AIGC领域，不同于常见的文本生成或图片生成任务，UI 生成非常独特。这是因为UI设计既需要保证严谨的产品逻辑，又要具备像素级的精确程度，还要兼具美观的视觉效果。这对技术能力提出了相当高的要求。

　　AI生成UI可由AI从零开始创建所有页面内容，这背后有多种技术路径，但生成效果均不理想。樊锴举例称，基于扩散模型的文生图技术可以生成设计图片，但在像素级别的布局控制和内容生成能力上相对欠缺。另一些方法，如生成HTML网页代码再转为设计稿，同样面临细节处理能力不足的问题。

　　对于AI应用来说，尽快找到TPF(技术产品契合度)尤为关键。“相比于传统软件开发，AI应用的底层技术不确定性高，战略上用户需求驱动，但在战术上产品设计严重依赖于技术可行性。”樊锴在会上表示，关键在于尽快找到最有可能被实际使用的场景，更早得到用户反馈。

　　生成一张设计稿，需要兼顾整体结构、页面内容和UI细节三大方面。设计稿需要包含导航栏、搜索框、内容列表等模块，并匹配合适的文字、图片、图标等内容，同时呈现良好的视觉效果。通用大模型普遍擅长生成整体结构和页面内容，但对于 UI 细节控制还有所不足。

　　因此，为大模型寻找合适的任务成为解决问题的关键。“让大模型专注于其擅长的领域，即生成页面的整体结构和内容。在细节把控上，通过预定义的组件库来保证美观。”樊锴表示。组件库是大量组件和设计规范的集合，基于组件库的生成方案也更容易支持自定义组件。这不仅能够覆盖大部分UI设计场景，还能满足用户对个性化和灵活性的需求。

　　这也是面向未来的技术方案。“随着软件开发的成本降低，未来应用场景会更个性化，也需要更灵活的交互设计，信息庞杂的交互设计页面反而会减少。”樊锴判断。

　　筑成数据护城河，率先实现设计Autopilot

　　即使是基于组件库的方案，现有通用大模型仍难以生成高质量的UI设计稿。这是因为通用大模型并不擅长UI设计，也难以理解组件库。为了呈现多样化的效果，组件库包含大量不同类型的组件。以列表为例，就有上百种相似的样式，通用大模型难以分辨其细微差别。

　　“核心还是在于让大模型充分理解UI设计，需要有专门的领域大模型。“樊锴表示。Motiff妙多近期正式发布了其自研的国内首个UI多模态大模型，经过大量UI领域的优质数据训练，该模型在多个UI任务表现上显著超越GPT-4o等通用大模型，能灵活地根据上下文理解界面元素，达到“设计专家”水平，最接近人类对UI界面的理解和表述结果。

　　在自研大模型加持下，Motiff妙多有效结合了自研大模型的生成能力和组件库的表现力，在多轮行业盲评中取得了第一的生成效果，优于此前业内领先的AI生成UI工具Galileo AI、设计工具Uizard和文生图工具Ideogram。

　　输入同样的提示词生成世界杯预赛界面，Motiff妙多生成的两版设计稿盲评第一

　　Motiff在AI生成UI功能中取得的成功，还得益于长期的专业数据积累。“未来，数据是最重要的护城河。“樊锴表示，“随着大模型能力不断增强、成本不断降低，专业数据将成为更稀缺的资源，为AI应用的质量提供坚实保障。”

　　在开发AI功能的工程实施中，Motiff妙多积累了宝贵的经验。对于大部分复杂任务，Motiff妙多发现Flow Engineering(流程工程)比Prompt Engineering(提示工程)更为有效。相比于单次模型调用的黑箱运行，FLow Engineering将任务分解为多个步骤，实现整体功能的协同，对团队协作和工程化更为友好。

　　为了更好地应对AI应用开发中的不确定性，Motiff妙多搭建了一个高效的实验平台。平台不仅支持便捷地定制流程和参数，还能详细记录实验的中间结果，从而帮助团队快速尝试和迭代。

 

　　目前，Motiff妙多AI生成UI功能在指令遵循和设计美观性上均处于行业领先水平，并在海外社交媒体引起大量讨论。樊锴在会上透露，Motiff妙多还将持续迭代技术方案，有望于年内发布新的AI功能。

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央行加码流动性投放呵护节前资金面

　　9月21日，中国人民银行发布公开市场业务交易公告显示，当日以固定利率、数量招标方式开展了1650亿元7天期逆回购操作，全额满足了一级交易商需求，操作利率维持1.4%不变。鉴于当日没有逆回购到期，故中国人民银行公开市场实现净投放1650亿元。

　　自9月16日以来，中国人民银行明显加大了7天期逆回购操作的投放力度。9月16日至18日及20日的7天期逆回购操作规模分别为1100亿元、1620亿元、4633亿元、320亿元。在此期间，7天期逆回购累计到期规模为70亿元。因此，9月16日至9月21日，7天期逆回购累计净投放9253亿元。而在9月1日至9月15日，中国人民银行累计开展135亿元7天期逆回购，对冲到期的7600亿元后实现净回笼7465亿元。

　　值得一提的是，中国人民银行还在9月18日开展了1000亿元14天期逆回购。近年来，中国人民银行通常在“十一”假期和春节长假前启动14天期逆回购操作，以提前为机构提供跨节资金，保持流动性充裕。不过，相较于前两年“十一”假期前开展14天期逆回购操作的时间，今年更早一些。

　　东方金诚首席宏观分析师王青在接受《证券日报》记者采访时表示，受税期走款、政府债券发行等多重因素影响，在9月18日之前DR001(银行间市场存款类机构隔夜质押回购利率)就已升至政策利率上方。其中，9月17日加权利率更是达到1.4728%，为年内最高。中国人民银行通过较早启动14天期逆回购，并显著加大7天期逆回购操作量，能够有效平滑资金面波动，有助于稳定市场预期。9月18日之后，DR001转入下行过程。其中，9月20日加权利率已降至政策利率下方，这也是后续两个交易日未连续开展14天期逆回购、同时下调7天期逆回购操作量的主要原因。以上操作表明，着眼于推动货币政策框架向价格型转型，当前中国人民银行正在综合运用各类政策工具，增强短端利率调控的精准性和有效性。

　　从后续公开市场资金到期情况来看，Wind数据显示，9月22日至9月28日有9323亿元7天期逆回购到期，9月22日有1800亿元国库现金定存到期，9月28日还将有6000亿元MLF(中期借贷便利)到期。从其他资金面扰动因素来看，王青表示，9月是财政支出大月，月底前较大规模的财政支出会对市场流动性带来一定支撑。不过，接下来政府债券发行量会有显著上升，加上9月8000亿元新型政策性金融工具较快投放，有可能带动当月配套贷款高增，这些都可能形成一定的资金面收紧效应。

　　天风证券(3.720, 0.03, 0.81%)(维权)固定收益首席分析师谭逸鸣认为，14天期逆回购上周已开启投放;在资金偏紧格局之下，7天期逆回购投放也较为积极;隔夜逆回购有望在季末再度开展操作，平抑资金波动。不过，需要关注9月MLF续做情况。

　　从近几个月MLF的操作情况来看，8月中国人民银行开展了5000亿元MLF，对冲到期的6000亿元MLF后实现净回笼1000亿元，这是中国人民银行自5月以来首次缩量续做MLF。

 

　　王青表示，综合考虑当前资金面变化趋势和宏观政策取向，特别是9月两个期限品种的买断式逆回购均为等量续做，为配合政府债券发行，9月MLF恢复净投放的可能性较大。此外，为稳定“十一”假期前后资金面，9月末中国人民银行有望再度开展隔夜逆回购操作，而且操作有可能跨月。