Verbesserung der Konsistenz im UI-Design und Inspirationsmethoden

Das Design von Benutzeroberflächen (UIS) für mobile Anwendungen ist super wichtig, um Apps ansprechend und funktional zu machen. Designer holen sich oft Inspiration von bestehenden Apps, indem sie Plattformen wie Dribbble oder Pinterest nutzen. Sie müssen auch sicherstellen, dass ihr Design über die verschiedenen Screens derselben App hinweg konsistent ist. In diesem Papier sprechen wir über neue Methoden, die Designern helfen, ähnliche UIs aus verschiedenen Apps abzurufen und zu überprüfen, ob ihre Designs konsistent bleiben.

#Aktuelle Methoden

Die aktuellen Tools für UI-Design-Inspiration basieren hauptsächlich auf maschinellem Lernen. Sie analysieren Screenshots von mobilen UIs und verwandeln diese in semantische Darstellungen, die den Designern dabei helfen, Ähnlichkeiten zwischen verschiedenen Designs zu erkennen. Diese Ansätze verwenden jedoch oft kleine Datensätze, was es schwierig macht, die Ergebnisse zu verallgemeinern. Ausserdem sind viele dieser Tools nicht öffentlich verfügbar, was es für Designer schwer macht, sie zu nutzen.

Viele Designs basieren auf einem einzelnen Screenshot, was es den Designern erschwert, Alternativen zu finden, wenn sie mehrere Screens betrachten. Dadurch haben sie Schwierigkeiten, Apps zu identifizieren, die ähnliche Benutzerflüsse oder Designs haben. Diese Notwendigkeit nach einem umfassenderen Tool wollen wir ansprechen.

#Vorgeschlagene Lösungen

Wir stellen zwei wichtige Methoden vor, um die aktuellen Ansätze zu verbessern:

1. Verwendung visueller Modelle, die auf grossen Bildersets trainiert wurden, um UI-Darstellungen zu erfassen, ohne umfangreiche Feinabstimmung zu benötigen.
2. Entwicklung von Methoden, die App-zu-App-Vergleiche ermöglichen, um die Designkonsistenz zu analysieren.

#Verwendung visueller Modelle

Wir konzentrieren uns auf einen spezifischen Ansatz, der grosse Web-Bilder nutzt, um zu testen, ob diese Modelle UI-Darstellungen ohne vorheriges Training extrahieren können. Damit hoffen wir zu zeigen, dass diese visuellen Modelle besser abschneiden als bestehende spezialisierte Modelle, die nur für die UI-Abfrage entwickelt wurden.

#App-zu-App-Abruf und Designkonsistenz

Ein weiteres Hauptziel ist es, Vergleiche zwischen verschiedenen Apps zu erleichtern. Wir schlagen eine optimale Transportmethode vor, die eine Möglichkeit bietet, die Ähnlichkeit zwischen ganzen Apps zu messen, anstatt nur einzelne Screens zu betrachten. Dadurch können Designer sehen, ob verschiedene Apps ähnliche Gesamtdesigns haben.

#Bedeutung der Designkonsistenz

Wenn Apps sich weiterentwickeln, ist es entscheidend, die Konsistenz über die verschiedenen Screens hinweg für die Benutzererfahrung aufrechtzuerhalten. Beim Launch einer neuen App konzentrieren sich Designer oft darauf, sicherzustellen, dass alle Screens ähnlich aussehen und sich auch so anfühlen. In vielen Fällen kann die Sicherstellung der Designkonsistenz wichtiger sein als die Suche nach neuen Designideen.

Um diesen Prozess zu unterstützen, schlagen wir vor, Metriken zu verwenden, die helfen können zu überprüfen, ob die Designs unterschiedlicher Screens in derselben App konsistent sind. Durch den Einsatz einer Metrik namens Uniformität können Designer leicht messen, wie einheitlich ihre UI-Designs sind.

#Die Rolle der Computer Vision im UI-Design

Im Bereich der Mensch-Computer-Interaktion (HCI) und des maschinellen Lernens wurden Fortschritte im Verständnis von Benutzeroberflächen erzielt. Studien haben gezeigt, dass Designer oft auf bestehende Beispiele während des Designprozesses zurückgreifen. Daher ist es essentiell, computergestützte Werkzeuge zu entwickeln, die die Bedürfnisse der Designer effizient unterstützen.

Die Forschungsanstrengungen haben sich darauf konzentriert, Modelle zu erstellen, die UIs verarbeiten können, aber viele dieser Tools sind schwierig zu verwenden. Designer finden es oft schwer, Erkenntnisse aus diesen Modellen zu gewinnen, aufgrund der damit verbundenen Komplexität. Daher müssen wir Systeme entwickeln, die nicht nur einzelne Screenshots analysieren, sondern auch den Designfluss über mehrere Screens hinweg verstehen.

#App-zu-App-Abruf-Methodologie

Um den App-zu-App-Abruf zu erreichen, müssen wir eine Möglichkeit schaffen, die gesamte Anwendung zu analysieren, anstatt nur einzelne UIs. Unser Ansatz basiert auf dem Verständnis der Beziehungen zwischen Screenshots in einer App und wie diese mit anderen Apps verglichen werden.

Das beinhaltet, eine App als eine Sammlung von UI-Screenshots zu definieren und mathematische Methoden zu verwenden, um deren Ähnlichkeiten zu bewerten. Indem wir uns darauf konzentrieren, wie verschiedene Apps als ganze verglichen werden können, können wir eine umfassendere Suche nach Designalternativen ermöglichen.

#Berücksichtigung der Variabilität in Apps

In unserer Analyse berücksichtigen wir, dass Apps in derselben Kategorie oder mit demselben Namen Designaspekte teilen können. Durch den Einsatz unserer Methode können wir effektiv die Distanz zwischen Apps anhand verschiedener Kriterien messen, wie zum Beispiel:

• App-Namen
• Kategorien
• Plattformen

Das ermöglicht es Designern, Ähnlichkeiten zu identifizieren, die ihnen bei der Entscheidungsfindung helfen können.

#Analyse der Designkonsistenz

Neben dem Finden ähnlicher UIs zielen wir darauf ab, Werkzeuge zur Analyse der Designkonsistenz bereitzustellen. Dabei schauen wir, ob verschiedene Screens in derselben App einen zusammenhängenden Look und ein zusammenhängendes Gefühl beibehalten.

Historisch gesehen haben sich Designrichtlinien auf allgemeine Empfehlungen für das UI-Design konzentriert, aber diese Richtlinien stimmen möglicherweise nicht mit den spezifischen Bedürfnissen eines Unternehmens oder seiner Designer überein. Um diese Lücke zu schliessen, schlagen wir Bewertungen basierend auf realen Anfragen und bestehenden UIs vor, anstatt sich ausschliesslich auf verallgemeinerte Richtlinien zu stützen.

Durch unsere Arbeit wollen wir Metriken schaffen, die es Designern ermöglichen, die Einheitlichkeit ihrer UIs einfach zu überprüfen. Das kann ihnen helfen festzustellen, ob Änderungen das Design einer App konsistenter oder weniger konsistent machen.

#Sammlung eines Datensatzes zur Analyse

Um unsere Methode und ihre Wirksamkeit zu validieren, haben wir einen Datensatz von einem Mobile UI Screenshot-Hub gesammelt. Der neue Datensatz besteht aus über 300 mobilen Apps, mit durchschnittlich 126 Screenshots pro App. Diese grosse Anzahl bietet uns ausreichend Material, um unsere neuen Methoden effektiv zu testen.

Viele Datensätze, die für die UI-Analyse verwendet werden, haben Einschränkungen, wie zum Beispiel zu klein zu sein oder keine Gruppierungen zuzulassen. Unser neuer Datensatz adressiert diese Probleme und erleichtert eine umfassende Analyse.

#UI-Darstellungen und Bildaugmentierung

Wir haben ein Modell namens CLIP verwendet, das die Fähigkeit gezeigt hat, UIs und ihre Darstellungen effektiv zu verstehen. Durch die Anwendung von Bildaugmentierungstechniken haben wir die Qualität der aus den Screenshots abgeleiteten Darstellungen verbessert.

Dieser augmentative Ansatz stellt sicher, dass die Modelle, die wir verwenden, gut ausgestattet sind, um UI-Designs zu analysieren. Die Fähigkeit des CLIP-Modells, unbekannte Datensätze zu verarbeiten, macht es zu einem wertvollen Werkzeug, um verschiedene UIs zu verstehen.

#Messung der Uniformität für Designkonsistenz

Bei der Bewertung der Designkonsistenz konzentrieren wir uns auf eine Metrik namens Uniformität. Diese Metrik ermöglicht eine Bewertung, wie konsistent die Designs innerhalb einer bestimmten App sind. Je niedriger die Uniformität, desto weniger konsistent erscheint das Design und umgekehrt.

Um diesen Ansatz zu validieren, haben wir Experimente durchgeführt, bei denen wir bestehende Designs verändert haben, um zu sehen, wie die Uniformität betroffen war. Die Ergebnisse bestätigten, dass unsere Metrik stabil und effektiv zur Messung der Konsistenz im Design ist.

#Auswirkungen für Designer

Mit unseren vorgeschlagenen Methoden bieten wir Designern neue Werkzeuge, um UI-Inspirationen effektiv abzurufen und die Designkonsistenz zu überprüfen. Diese Verbesserungen zielen darauf ab, das Leben der Designer zu erleichtern, indem sie den Prozess der Suche nach ähnlichen Designs straffen, sodass sie sich besser auf die Erstellung hochwertiger Anwendungen konzentrieren können.

#Zukünftige Arbeiten

Auch wenn unsere ersten Ergebnisse vielversprechend sind, sind weitere Validierungen in der realen Welt und Nutzerstudien erforderlich, um die Wirksamkeit unserer Methoden zu etablieren. In Zukunft werden wir uns darauf konzentrieren, diese Werkzeuge für die praktische Anwendung im Designbereich zu verfeinern.

Wir planen auch, verschiedene Möglichkeiten zur Analyse der UI-Konsistenz zu erkunden, indem wir Screenshots mit spezifischen Funktionen oder Merkmalen gruppieren, anstatt nur nach Apps. Dies könnte neue Erkenntnisse liefern und den Designern helfen, ihre Designziele zu erreichen.

#Fazit

Zusammenfassend bieten unsere Arbeiten wertvolle Fortschritte im Bereich des computergestützten Designs, indem sie die Möglichkeiten verbessern, wie Designer UI-Inspirationen abrufen und die Konsistenz über Screens hinweg überprüfen können. Durch die Nutzung grosser Datensätze und robuster Modelle können wir die Wirksamkeit der Designprozesse maximieren und es den Designern erleichtern, erfolgreiche Anwendungen zu erstellen.

Die hier vorgestellten Methoden zielen darauf ab, eine Brücke zwischen Designinspiration und Konsistenz zu schlagen und einen nahtloseren und integrierten Ansatz für das UI-Design zu fördern. Während die Technologie weiterhin fortschreitet, freuen wir uns darauf, weitere Möglichkeiten in diesem Bereich zu erkunden.