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# コンピューターサイエンス# ヒューマンコンピュータインタラクション# 情報検索# 機械学習

UIデザインの一貫性を向上させる方法とインスピレーションの手法

モバイルアプリのUIデザインを取り出して、一貫性を保つ新しい方法。

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目次

モバイルアプリのユーザーインターフェイス(UI)をデザインすることは、アプリを魅力的で機能的にするためにめっちゃ大事だよね。デザイナーは、よくDribbbleやPinterestみたいなプラットフォームからインスピレーションを探すんだ。さらに、同じアプリの異なる画面間でデザインが一貫しているかを確認する必要もある。この論文では、デザイナーが異なるアプリから似たようなUIを取り出すのを助けたり、デザインが一貫しているかをチェックする新しい方法について話すよ。

現在の方法

現在のUIデザインのインスピレーションを得るためのツールは、主に機械学習に頼ってる。モバイルUIのスクリーンショットを分析して、セマンティックな表現に変換することで、デザイナーが異なるデザインの間の類似点を理解できるようにしてるんだ。でも、これらのアプローチは小さいデータセットを使うことが多くて、結果を一般化するのが難しいんだよね。しかも、多くのツールは一般公開されてないから、デザイナーが使いづらいんだ。

多くのデザインは1つのスクリーンショットに基づいてるから、複数の画面を考えると代替案を見つけるのが難しい。だから、ユーザーフローやデザインが似ているアプリを見つけるのに苦労してるんだ。このもっと包括的なツールの必要性に応えることを目指してるよ。

提案された解決策

今のアプローチを改善するために、2つの大きな方法を紹介するね:

  1. 大規模な画像セットで訓練された視覚モデルを使用して、広範なファインチューニングなしでUIの表現をキャッチすること。
  2. アプリ間の比較を可能にする方法を開発して、デザインの一貫性を分析すること。

視覚モデルの使用

特定のアプローチに焦点を当てて、大規模なウェブスケールの画像を利用して、これらのモデルが事前のトレーニングなしでUIの表現を抽出できるかをテストするんだ。こうすることで、これらの視覚モデルがUI取得専用に設計された既存の専門モデルよりも優れていることを示せたらいいな。

アプリ間の取得とデザインの一貫性

もう一つの主要な目標は、異なるアプリ間の比較を促進することだよ。我々は、アプリ全体の類似性を測る方法を提供するために最適輸送法を提案するんだ。これにより、デザイナーは異なるアプリが似たような全体デザインを持っているかを確認できるんだ。

デザインの一貫性の重要性

アプリが進化する中で、さまざまな画面間で一貫性を保つことはユーザー体験にとってめっちゃ重要だよね。新しいアプリを立ち上げるとき、デザイナーはすべての画面が似たように見え、感じるようにすることに焦点を当てることが多いんだ。デザインの一貫性を保つことは、新しいデザインアイデアを見つけることよりも重要な場合があるんだ。

このプロセスを助けるために、同じアプリの異なる画面のデザインが一貫しているかを検証するためのメトリクスを提案するよ。「均一性」と呼ばれるメトリクスを使うことで、デザイナーは自分たちのUIデザインがどれだけ均一かを簡単に測れるんだ。

UIデザインにおけるコンピュータビジョンの役割

ヒューマンコンピュータインタラクション(HCI)や機械学習の分野は、ユーザーインターフェイスを理解する上で進展があったよ。研究によれば、デザイナーはデザインプロセスの中で既存の例によく依存してるんだ。だから、デザイナーのニーズを効率的にサポートする計算ツールを開発することがめっちゃ重要なんだ。

UIを処理できるモデルを作ることに研究が集中してるけど、多くのツールは使いにくいんだ。デザイナーは、これらのモデルからの洞察を得るのが難しいことが多いから、個々のスクリーンショットを分析するだけじゃなくて、複数の画面にわたるデザインフローを理解できるシステムを構築する必要があるんだ。

アプリ間の取得方法論

アプリ間の取得を実現するためには、個々のUIではなく、アプリ全体を分析する方法を作る必要があるよ。私たちのアプローチは、アプリ内のスクリーンショット間の関係を理解し、それらが他のアプリとどのように比較されるかに基づいているんだ。

これには、アプリをUIスクリーンショットのセットとして定義し、数学的な方法を使用して類似性を評価することが含まれるよ。異なるアプリを全体として比較できるようにすることで、デザインの代替案をより包括的に探すことができるんだ。

アプリの変動性を考慮する

私たちの分析では、同じカテゴリや同じ名前のアプリがデザインの側面を共有する可能性があることを考慮してるんだ。私たちの方法を使うことで、アプリ間の距離をさまざまな基準で効果的に測ることができるよ:

  • アプリ名
  • カテゴリ
  • プラットフォーム

これにより、デザイナーは意思決定プロセスを助ける類似点を特定できるんだ。

デザインの一貫性を分析する

似たようなUIを見つけることに加えて、デザインの一貫性を分析するためのツールを提供することを目指してるよ。これには、同じアプリ内の異なる画面が統一された見た目や感じを維持しているかを確認することが含まれるんだ。

歴史的に、デザインガイドラインはUIデザインの幅広い推奨事項に焦点を当ててきたけど、これらのガイドラインは企業やデザイナーの具体的なニーズに合わないこともあるんだ。このギャップを埋めるために、一般的なガイドラインのみに頼るのではなく、実際のクエリや既存のUIに基づく評価を提案するよ。

私たちの作業を通じて、デザイナーがUIの均一性を簡単にチェックできるメトリクスを作りたいんだ。これにより、アプリのデザインがより一貫しているか、またはそうでないかを判断するのに役立つんだ。

分析のためのデータセットの収集

私たちの方法とその効果を検証するために、モバイルUIのスクリーンショットハブからデータセットを集めたよ。この新しいデータセットは、300以上のモバイルアプリで構成されていて、アプリごとの平均スクリーンショット数は126枚なんだ。この数の多さは、私たちの新しい方法論を効果的にテストするための十分な素材を提供してくれるよ。

UI分析に使用される多くのデータセットには、サイズが小さいとか、グループ比較ができないといった制限があるんだ。私たちの新しいデータセットはこれらの問題に対処していて、包括的な分析を行うのが容易になるんだ。

UIの表現と画像拡張

私たちは、UIとその表現を効果的に理解できることが示されたCLIPというモデルを使ったよ。画像拡張技術を適用することで、スクリーンショットから得られる表現の質を向上させたんだ。

この拡張アプローチにより、私たちが使用するモデルがUIデザインを分析するための十分な能力を持つことを保証しているんだ。CLIPモデルの未見のデータセットを処理する能力は、さまざまなUIを理解するための貴重なツールとして位置づけているよ。

デザインの一貫性を測るための均一性の評価

デザインの一貫性を評価する際には、「均一性」というメトリクスに焦点を当ててる。これは、特定のアプリ内でデザインがどれだけ一貫しているかを評価することができるよ。均一性が低いほど、デザインの一貫性が低く見え、高いほど一貫性があるということになる。

このアプローチを検証するために、既存のデザインを変更して均一性がどのように影響されるかを観察する実験を行ったんだ。その結果、私たちのメトリクスがデザインの一貫性を測るのに安定していて効果的であることが確認されたよ。

デザイナーへの影響

私たちの提案した方法を使うことで、デザイナーは効果的にUIのインスピレーションを取得し、デザインの一貫性を確認するための新しいツールを手に入れることができるんだ。これらの改善は、似たようなデザインを見つけるプロセスをスムーズにすることで、デザイナーの生活を楽にし、高品質なアプリケーションを作ることに集中できるようにすることを目指してるよ。

今後の作業

初期の発見は promising だけど、私たちの方法の有効性を確立するためには、もっと実世界での検証やユーザースタディが必要だよ。これからは、デザイン環境で実際に使えるようにツールを洗練させることに焦点を当てていくつもりだ。

また、アプリごとだけでなく、特定の機能や機能に基づいてスクリーンショットをグループ化することでUIの一貫性を分析する新たな方法を探求することも考えてる。これにより、新しい洞察が得られ、デザイナーがデザイン目標を達成するのに役立つかもしれないよ。

結論

まとめると、私たちの作業は、デザイナーがUIのインスピレーションを取得し、画面間の一貫性を確認する方法を改善することによって、計算デザインの分野で貴重な進展を提供しているんだ。大規模なデータセットと堅牢なモデルを活用することで、デザインプロセスの効果を最大化し、デザイナーが成功したアプリケーションを作るのを容易にすることができる。

ここで紹介した方法論は、デザインのインスピレーションと一貫性の間の架け橋を提供し、UIデザインによりシームレスで統合的なアプローチを促進することを目指しているんだ。テクノロジーが進化し続ける中で、この分野でさらに新しい可能性を探求できるのが楽しみだよ。

オリジナルソース

タイトル: Computational Approaches for App-to-App Retrieval and Design Consistency Check

概要: Extracting semantic representations from mobile user interfaces (UI) and using the representations for designers' decision-making processes have shown the potential to be effective computational design support tools. Current approaches rely on machine learning models trained on small-sized mobile UI datasets to extract semantic vectors and use screenshot-to-screenshot comparison to retrieve similar-looking UIs given query screenshots. However, the usability of these methods is limited because they are often not open-sourced and have complex training pipelines for practitioners to follow, and are unable to perform screenshot set-to-set (i.e., app-to-app) retrieval. To this end, we (1) employ visual models trained with large web-scale images and test whether they could extract a UI representation in a zero-shot way and outperform existing specialized models, and (2) use mathematically founded methods to enable app-to-app retrieval and design consistency analysis. Our experiments show that our methods not only improve upon previous retrieval models but also enable multiple new applications.

著者: Seokhyeon Park, Wonjae Kim, Young-Ho Kim, Jinwook Seo

最終更新: 2023-09-19 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2309.10328

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2309.10328

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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