Melhorando a Consistência do Design de UI e Métodos de Inspiração

Projetar interfaces de usuário (UIS) para aplicativos móveis é super importante pra deixar os apps atraentes e funcionais. Os designers costumam buscar inspiração em apps que já existem, usando plataformas como Dribbble ou Pinterest. Eles também precisam garantir que o design seja consistente em diferentes telas do mesmo app. Esse texto fala sobre novos métodos que ajudam os designers a encontrar UIs parecidas em apps diferentes e verificar se os designs continuam consistentes.

#Métodos Atuais

As ferramentas atuais para inspiração em design de UI geralmente dependem de aprendizado de máquina. Elas analisam capturas de tela de UIs móveis e as transformam em representações semânticas, o que ajuda os designers a entenderem as semelhanças entre diferentes designs. Porém, essas abordagens costumam usar conjuntos de dados pequenos, dificultando a generalização dos achados. Além disso, muitas dessas ferramentas não estão disponíveis para o público, dificultando a aplicação por parte dos designers.

Muitos designs se baseiam em uma única captura de tela, o que dificulta para os designers encontrarem alternativas quando estão considerando múltiplas telas. Como resultado, eles têm dificuldade em identificar apps que tenham fluxos de usuários ou designs semelhantes. Essa necessidade de uma ferramenta mais abrangente é o que a gente quer abordar.

#Soluções Propostas

A gente apresenta dois métodos principais pra melhorar as abordagens atuais:

1. Usando Modelos Visuais treinados em grandes conjuntos de imagens pra capturar representações de UI sem exigir muito ajuste.
2. Desenvolvendo métodos pra permitir comparações entre apps pra analisar a consistência do design.

#Usando Modelos Visuais

A gente foca em uma abordagem específica que utiliza imagens em grande escala da web pra testar se esses modelos conseguem extrair representações de UI sem treinamento prévio. Com isso, esperamos mostrar que esses modelos visuais superam os modelos especializados existentes só para recuperação de UI.

#Recuperação App-a-App e Consistência de Design

Outro objetivo principal é facilitar comparações entre diferentes apps. A gente propõe um método de transporte ótimo que oferece uma maneira de medir a similaridade entre apps inteiros em vez de apenas olhar para telas individuais. Isso permite que os designers vejam se diferentes apps têm designs gerais semelhantes.

#Importância da Consistência de Design

À medida que os apps evoluem, manter a consistência entre várias telas é crucial pra experiência do usuário. Ao lançar um novo app, os designers costumam focar em garantir que todas as telas pareçam e sejam semelhantes. Em muitos casos, garantir a consistência do design pode ser mais importante do que encontrar novas ideias de design.

Pra ajudar nesse processo, a gente propõe usar métricas que possam validar se os designs de diferentes telas no mesmo app são consistentes. Ao empregar uma métrica chamada Uniformidade, os designers podem medir facilmente quão uniformes são seus designs de UI.

#O Papel da Visão Computacional no Design de UI

O campo de Interação Humano-Computador (HCI) e aprendizado de máquina avançou bastante na compreensão de interfaces de usuário. Estudos mostraram que os designers frequentemente confiam em exemplos existentes durante o processo de design. Portanto, é essencial desenvolver ferramentas computacionais que possam apoiar eficientemente as necessidades dos designers.

Os esforços de pesquisa se concentraram em criar modelos que possam processar UIs, mas muitas dessas ferramentas são difíceis de usar. Os designers costumam achar complicado obter insights desses modelos devido à complexidade envolvida. Consequentemente, precisamos construir sistemas que não apenas analisem capturas de tela individuais, mas que também compreendam o fluxo de design entre várias telas.

#Metodologia de Recuperação App-a-App

Pra conseguir a recuperação app-a-app, precisamos criar uma maneira de analisar todo o aplicativo em vez de UIs individuais. Nossa abordagem se baseia em entender as relações entre as capturas de tela em um app e como elas se comparam com outros apps.

Isso envolve definir um app como um conjunto de capturas de tela de UI e usar métodos matemáticos pra avaliar suas semelhanças. Ao focar em como diferentes apps podem ser comparados como um todo, conseguimos permitir uma busca mais abrangente por alternativas de design.

#Considerando a Variabilidade em Apps

Na nossa análise, consideramos que apps na mesma categoria ou com o mesmo nome podem compartilhar aspectos de design. Ao empregar nosso método, conseguimos medir efetivamente a distância entre apps em vários critérios, como:

• Nomes de App
• Categorias
• Plataformas

Isso permite que os designers identifiquem semelhanças que podem ajudá-los no processo de tomada de decisão.

#Analisando a Consistência de Design

Além de encontrar UIs semelhantes, nosso objetivo é fornecer ferramentas para analisar a consistência do design. Isso envolve verificar se diferentes telas dentro do mesmo app mantêm uma aparência e sensação coesas.

Historicamente, as diretrizes de design focaram em recomendações amplas para design de UI, mas essas diretrizes podem não se alinhar com as necessidades específicas de uma empresa ou de seus designers. Pra preencher essa lacuna, propomos avaliações baseadas em consultas reais e UIs existentes, em vez de depender apenas de diretrizes generalizadas.

Através do nosso trabalho, queremos criar métricas que permitam que os designers chequem a uniformidade de suas UIs de maneira fácil. Isso pode ajudá-los a determinar se alguma mudança torna o design de um app mais ou menos consistente.

#Coletando um Conjunto de Dados para Análise

Pra validar nosso método e sua eficácia, coletamos um conjunto de dados de um hub de capturas de tela de UI móvel. O novo conjunto de dados consiste em mais de 300 apps móveis, com uma média de 126 capturas de tela por app. Esse número significativo nos fornece material suficiente pra testar nossas novas metodologias de forma eficaz.

Muitos conjuntos de dados usados para análise de UI têm limitações, como serem muito pequenos ou não permitirem comparações em grupo. Nosso novo conjunto de dados aborda essas questões, facilitando a realização de análises abrangentes.

#Representações de UI e Aumento de Imagem

Usamos um modelo conhecido como CLIP, que mostrou habilidade em entender UIs e suas representações de forma eficaz. Ao aplicar técnicas de aumento de imagem, melhoramos a qualidade das representações derivadas das capturas de tela.

Essa abordagem aumentativa garante que os modelos que usamos estejam bem equipados pra analisar designs de UI. A capacidade do modelo CLIP de processar conjuntos de dados não vistos o posiciona como uma ferramenta valiosa pra entender várias UIs.

#Medindo a Uniformidade para Consistência de Design

Enquanto avaliamos a consistência do design, focamos em uma métrica conhecida como uniformidade. Essa métrica permite uma avaliação de quão consistentes os designs são dentro de um app específico. Quanto menor a uniformidade, menos consistente o design parece, e vice-versa.

Pra validar essa abordagem, rodamos experimentos onde alteramos designs existentes pra ver como a uniformidade era afetada. Os resultados confirmaram que nossa métrica é estável e eficaz pra medir consistência no design.

#Implicações para Designers

Com nossos métodos propostos, oferecemos aos designers novas ferramentas pra recuperar inspirações de UI de forma eficaz e checar a consistência do design. Essas melhorias visam facilitar a vida dos designers, agilizando o processo de encontrar designs semelhantes, ajudando-os a se concentrar em criar aplicativos de alta qualidade.

#Trabalho Futuro

Embora nossos achados iniciais sejam promissores, mais validações no mundo real e estudos com usuários são necessários pra estabelecer a eficácia dos nossos métodos. Enquanto avançamos, nosso foco será em refinar essas ferramentas para uso prático em ambientes de design.

Também planejamos explorar diferentes maneiras de analisar a consistência de UI agrupando capturas de tela com características ou funções específicas, em vez de apenas por app. Isso pode gerar novos insights e auxiliar os designers a alcançarem seus objetivos de design.

#Conclusão

Em conclusão, nosso trabalho apresenta avanços valiosos no campo do design computacional ao melhorar as maneiras como os designers conseguem recuperar inspirações de UI e checar a consistência entre telas. Ao aproveitar grandes conjuntos de dados e modelos robustos, podemos maximizar a eficácia dos processos de design, facilitando para os designers criarem aplicativos de sucesso.

As metodologias apresentadas aqui visam fornecer uma ponte entre a inspiração de design e a consistência, promovendo uma abordagem mais integrada e sem costura para o design de UI. À medida que a tecnologia continua a evoluir, estamos empolgados para explorar mais possibilidades nessa área.