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pix2code

本项目演示了使用深度学习技术从单个界面截图生成代码，适用于iOS、Android和网页平台，生成准确率超过77%。系统虽然具有实验性和教育目的，但提供了未来机器智能研究的重要数据和源码支持。

Screenshot-to-code

项目利用神经网络将设计图像转化为HTML/CSS代码。经过三次迭代，最终的Bootstrap版本模型实现了97%的准确性，采用GRU替代LSTM。该项目受Tony Beltramelli的pix2code、Airbnb的sketching interfaces和Harvard的im2markup启发。用户可在FloydHub或本地环境中运行模型，适合深度学习和前端开发爱好者。