UIGEN T1.5 14B

🚀 UIGEN-T1.5模型卡

UIGEN-T1.5是一款基於Transformer的先進UI生成模型，它從Qwen2.5-Coder-14B-Instruct微調而來，專門用於生成令人驚歎、現代且獨特的前端用戶界面。該模型能生成高度結構化且視覺效果出色的HTML和CSS代碼，適用於各種前端頁面。

展示視覺豐富度的著陸頁

🚀 快速開始

UIGEN-T1.5是一個基於Transformer架構的UI生成模型，它能夠根據用戶的需求生成高質量的前端代碼。以下是使用該模型的簡單步驟：

1. 安裝必要的依賴庫。
2. 加載模型和分詞器。
3. 輸入提示信息並生成代碼。

✨ 主要特性

• 先進的UI風格：能夠生成簡潔、現代且獨特的設計。
• 思維鏈推理：增強的推理能力，可實現準確的HTML/CSS佈局。
• 高可用性：生成響應式且可用於生產環境的前端代碼。

📚 詳細文檔

視覺示例

以下是UIGEN-T1.5生成的界面示例：

UIGEN-T1.5生成的儀表盤UI

使用場景

推薦使用場景

• 儀表盤：生成富有洞察力且視覺吸引人的數據界面。
• 著陸頁：創建引人入勝且轉化率高的網頁。
• 認證屏幕：設計優雅的註冊和登錄界面。

侷限性

• 交互性有限：主要關注HTML/CSS，JavaScript功能較少。
• 需要特定提示：可能需要特定的提示信息（例如，追加“answer”）。

性能與評估

優點

• 高質量的UI生成：能夠生成高質量的用戶界面。
• 強大的佈局推理能力：對於結構化佈局有較強的推理能力。

缺點

• 偶爾出現重複設計模式：生成的設計中偶爾會出現重複的模式。
• 複雜設計有小瑕疵：在複雜設計中可能會出現一些小的瑕疵。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "smirki/UIGEN-T1.5"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name).to("cuda")

prompt = """<|im_start|>user
Design a sleek, modern dashboard for monitoring solar panel efficiency.<|im_end|>
<|im_start|>assistant
<|im_start|>think
"""

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=12012, do_sample=True, temperature=0.7)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

🔧 技術細節

• 架構：基於Transformer的大語言模型
• 基礎模型：Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
• 精度：bf16混合精度，量化到q8
• 硬件要求：建議使用12GB顯存的顯卡
• 軟件依賴：
  • Hugging Face Transformers
  • PyTorch

📄 許可證

本模型使用Apache-2.0許可證。

📚 引用信息

@misc{Tesslate_UIGEN-T1.5,
  title={UIGEN-T1.5: Advanced Chain-of-Thought UI Generation Model},
  author={smirki},
  year={2025},
  publisher={Hugging Face},
  url={https://huggingface.co/Tesslate/UIGEN-T1.5}
}

📞 聯繫與社區

• 創建者：smirki
• 倉庫與演示：即將推出！

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