Migliorare la coerenza del design dell'interfaccia e i metodi di ispirazione

Progettare interfacce utente (UI) per app mobili è fondamentale per rendere le app attraenti e funzionali. I designer spesso cercano ispirazione da app esistenti, usando piattaforme come Dribbble o Pinterest. Devono anche assicurarsi che il loro design sia coerente tra i diversi schermi della stessa app. Questo documento parla di nuovi metodi per aiutare i designer a recuperare UI simili da diverse app e controllare se i loro design rimangono coerenti.

#Metodi Attuali

Gli strumenti attuali per l'ispirazione nel design delle UI si basano principalmente sull'apprendimento automatico. Analizzano screenshot delle UI mobili e li trasformano in rappresentazioni semantiche, che aiutano i designer a capire le somiglianze tra diversi design. Tuttavia, questi approcci spesso utilizzano piccoli set di dati, rendendo difficile generalizzare i risultati. Inoltre, molti di questi strumenti non sono disponibili per uso pubblico, rendendo difficile per i designer applicarli.

Molti design si basano su uno screenshot singolo, il che rende difficile per i designer trovare alternative quando considerano più schermi. Di conseguenza, faticano a identificare app che abbiano flussi o design simili. Questa necessità di uno strumento più completo è ciò che intendiamo affrontare.

#Soluzioni Proposte

Introduciamo due metodi significativi per migliorare gli approcci attuali:

1. Utilizzare Modelli Visivi addestrati su ampi set di immagini per catturare rappresentazioni delle UI senza richiedere un ampio fine-tuning.
2. Sviluppare metodi per consentire confronti tra app per analizzare la coerenza del design.

#Utilizzo di Modelli Visivi

Ci concentreremo su un approccio specifico che utilizza immagini web su larga scala per testare se questi modelli possono estrarre rappresentazioni delle UI senza addestramento preventivo. In questo modo, speriamo di dimostrare che questi modelli visivi superano quelli esistenti specializzati progettati solo per il recupero delle UI.

#Recupero App-to-App e Coerenza del Design

Un altro obiettivo principale è facilitare i confronti tra diverse app. Proponiamo un metodo di trasporto ottimale che fornisce un modo per misurare la somiglianza tra intere app invece di guardare solo a schermi individuali. Questo consente ai designer di vedere se diverse app hanno design complessivi simili.

#Importanza della Coerenza del Design

Con l'evoluzione delle app, mantenere la coerenza tra i vari schermi è fondamentale per l'esperienza dell'utente. Quando viene lanciata una nuova app, i designer spesso si concentrano sul garantire che tutti gli schermi appaiano e si sentano simili. In molti casi, garantire la coerenza del design può essere più importante che trovare nuove idee di design.

Per aiutare in questo processo, proponiamo di utilizzare metriche che possono aiutare a convalidare se i design dei diversi schermi nella stessa app siano coerenti. Utilizzando una metrica chiamata Uniformità, i designer possono facilmente misurare quanto siano uniformi i loro design delle UI.

#Il Ruolo della Visione Computerizzata nel Design delle UI

Il campo dell'Interazione Uomo-Computer (HCI) e dell'apprendimento automatico ha fatto progressi nella comprensione delle interfacce utente. Gli studi hanno dimostrato che i designer spesso si basano su esempi esistenti durante il processo di design. Pertanto, è essenziale sviluppare strumenti computazionali che possano supportare le esigenze dei designer in modo efficiente.

Gli sforzi di ricerca si sono concentrati sulla creazione di modelli che possono elaborare le UI, ma molti di questi strumenti sono difficili da usare. I designer spesso trovano difficile ottenere informazioni da questi modelli a causa della complessità coinvolta. Di conseguenza, dobbiamo costruire sistemi che non solo analizzino screenshot singoli, ma comprendano anche il flusso di design attraverso più schermi.

#Metodologia di Recupero App-to-App

Per raggiungere il recupero app-to-app, dobbiamo creare un modo per analizzare l'intera applicazione piuttosto che le singole UI. Il nostro approccio si basa sulla comprensione delle relazioni tra screenshot in un'app e come si confrontano con altre app.

Questo implica definire un'app come un insieme di screenshot delle UI e utilizzare metodi matematici per valutare le loro somiglianze. Concentrandoci su come diverse app possono essere confrontate nel loro insieme, possiamo consentire una ricerca più completa di alternative di design.

#Considerando la Variabilità nelle App

Nella nostra analisi, consideriamo che le app nella stessa categoria o con lo stesso nome possono condividere aspetti del design. Utilizzando il nostro metodo, possiamo misurare efficacemente la distanza tra le app su vari criteri, come:

• Nomi delle app
• Categorie
• Piattaforme

Questo consente ai designer di identificare somiglianze che possono aiutarli nel loro processo decisionale.

#Analizzando la Coerenza del Design

Oltre a trovare UI simili, miriamo a fornire strumenti per analizzare la coerenza del design. Questo implica verificare se i diversi schermi all'interno della stessa app mantengono un aspetto e una sensazione coerenti.

Storicamente, le linee guida sul design si sono concentrate su raccomandazioni generali per il design delle UI, ma queste linee guida potrebbero non allinearsi con le esigenze specifiche di un'azienda o dei suoi designer. Per colmare questa lacuna, proponiamo valutazioni basate su query reali e UI esistenti, piuttosto che fare affidamento esclusivamente su linee guida generalizzate.

Attraverso il nostro lavoro, vogliamo creare metriche che permettano ai designer di controllare facilmente l'uniformità delle loro UI. Questo può aiutarli a determinare se eventuali cambiamenti rendono il design di un'app più o meno coerente.

#Raccolta di un Dataset per l'Analisi

Per convalidare il nostro metodo e la sua efficacia, abbiamo raccolto un dataset da un hub di screenshot delle UI mobili. Il nuovo dataset è composto da oltre 300 app mobili, con una media di 126 screenshot per app. Questo numero significativo ci fornisce ampio materiale per testare efficacemente le nostre nuove metodologie.

Molti dataset utilizzati per l'analisi delle UI hanno limitazioni, come essere troppo piccoli o non consentire confronti di gruppo. Il nostro nuovo dataset affronta queste problematiche, rendendo più facile eseguire analisi complete.

#Rappresentazioni delle UI e Aumento delle Immagini

Abbiamo utilizzato un modello noto come CLIP, che ha dimostrato la capacità di comprendere le UI e le loro rappresentazioni in modo efficace. Applicando tecniche di aumento delle immagini, abbiamo migliorato la qualità delle rappresentazioni derivate dagli screenshot.

Questo approccio augmentativo garantisce che i modelli che utilizziamo siano ben equipaggiati per analizzare i design delle UI. La capacità del modello CLIP di elaborare dataset non visti lo posiziona come uno strumento prezioso per comprendere varie UI.

#Misurare l'Uniformità per la Coerenza del Design

Mentre valutiamo la coerenza del design, ci concentriamo su una metrica nota come uniformità. Questa metrica consente di valutare quanto siano coerenti i design all'interno di un'app data. Maggiore è l'uniformità, meno coerente appare il design, e viceversa.

Per convalidare questo approccio, abbiamo condotto esperimenti in cui abbiamo modificato design esistenti per vedere come l'uniformità fosse influenzata. I risultati hanno confermato che la nostra metrica è stabile ed efficace per misurare la coerenza nel design.

#Implicazioni per i Designer

Con i nostri metodi proposti, forniamo ai designer nuovi strumenti per recuperare efficacemente ispirazioni delle UI e controllare la coerenza del design. Questi miglioramenti mirano a rendere più facile la vita dei designer semplificando il processo di ricerca di design simili, aiutandoli così a rimanere concentrati sulla creazione di applicazioni di alta qualità.

#Lavori Futuri

Sebbene i nostri risultati iniziali siano promettenti, sono necessarie ulteriori convalide nel mondo reale e studi sugli utenti per stabilire l'efficacia dei nostri metodi. Man mano che andiamo avanti, ci concentreremo sul perfezionare questi strumenti per un uso pratico nel contesto del design.

Intendiamo anche esplorare modi diversi di analizzare la coerenza delle UI raggruppando screenshot con caratteristiche o funzioni specifiche piuttosto che solo per app. Questo potrebbe fornire nuove intuizioni e assistere i designer nel raggiungimento dei loro obiettivi di design.

#Conclusione

In conclusione, il nostro lavoro presenta progressi preziosi nel campo del design computazionale migliorando i modi in cui i designer possono recuperare ispirazioni per le UI e controllare la coerenza tra schermi. Sfruttando ampi dataset e modelli robusti, possiamo massimizzare l'efficacia dei processi di design, rendendo più facile per i designer creare applicazioni di successo.

Le metodologie introdotte qui mirano a fornire un ponte tra ispirazione al design e coerenza, promuovendo un approccio più fluido e integrato al design delle UI. Con il continuo evolversi della tecnologia, siamo entusiasti di esplorare ulteriori possibilità in quest'area.