デザイン画像から HTML・CSS コードを自動生成するディープラーニングモデル
中辛 の解説
デザイン画像を HTML コードに変換するエンコーダ・デコーダ型のニューラルネットワークです。CNN がデザイン画像から特徴を抽出し、LSTM・GRU がそれを HTML トークン列に変換します。3 段階のモデル（Hello World、HTML、Bootstrap）で段階的に学習でき、Bootstrap 版は GRU を用いて 97% の精度を実現しています。FloydHub でクラウド実行、または pip で必要なライブラリをインストールしてローカルで Jupyter ノートブックを実行できます。デモ用に小規模な訓練済みモデルが付属しており、全データで再訓練する場合は別途ダウンロードが必要です。
こんなリポジトリです
こんなときに便利です
- デザイナーがモックアップスケッチから自動的にHTML・CSSコードを得たい場合
- ニューラルネットワークの実装方法をエンコーダ・デコーダ構造から段階的に学習したい場合
主な機能
ほかとの違い
複数の反復段階を通じて、単純な実装から本格的なニューラルネットワーク設計へと進む学習パスを明示的に提供します。
このリポジトリの作り方
はじめてですか？ むずかしくありません — 上から順にたどれば、自分の環境で動かして味見できます。
準備するもの
- Python 3.x
- Keras
- TensorFlow
- Pillow
- h5py
すぐに始める
- ローカル環境でライブラリをインストールします。
pip install keras tensorflow pillow h5py jupyter
- リポジトリをクローンしてディレクトリに移動します。
git clone https://github.com/emilwallner/Screenshot-to-code.git
cd Screenshot-to-code/
- Jupyter Notebook を起動します。
jupyter notebook
- .ipynb で終わるノートブックを開き、メニューから Cell > Run all を実行します。
代案として、FloydHub のボタンをクリックするとクラウド環境で同じ設定が用意されています。
ギット飯トライで味見
入れるのが面倒で少し不安だったなら — 安全スキャンからインストールまで、ターミナル一行で終わります。
ターミナルに貼り付ければ、ギット飯の安全スキャン → 隔離フォルダへ clone → インストール → 実行方法の案内まで自動です。はじめてでも大丈夫 — この一行だけです。
npx gitbap-try emilwallner/Screenshot-to-code
Node.js さえあれば、インストールなしで動きます · ギット飯トライとは？ →
スター推移 · 7日
確認日時
使いやすさ · まねしやすいか
- ゆるいライセンス
- テストあり
- サンプル集
- 最近の更新
- AGENTS.md
- llms.txt
- テンプレート
更新の情報なし · 2017 年に作成
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自分のリポジトリですか？ README にギット飯バッジを貼る
[](https://www.gitbap.com/r/emilwallner/Screenshot-to-code)Claude からそのまま使う — ギット飯のつなぎ方
ギット飯を Claude につなぐと、こうしたリポジトリを Claude・Cursor・Codex から直接さがして試せます。
Claude の設定 → コネクタにこのアドレスを貼り付け。
https://www.gitbap.com/api/mcpプラグインを入れると /gitbap-trending·/gitbap-try のスラッシュコマンドで、その場でリポジトリを試せます。Claude Code で下の 2 行を順に実行してください。
/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork/plugin install gitbap-cowork@gitbapAI が README をもとに要約しました · 原文を見る