私たちの認識の仕方が本当に重要である：区別可能なバリエーションによるUIコンポーネントのインスタンス化
本文の状態
日本語全文を表示中
詳細モードで約1分の本文を読めます。
同じ出来事の情報源
この情報源を基点に整理
Apple Machine Learning
フロントエンド開発者は、視覚的・行動的特性をパラメータ化してUIコンポーネントを広く再利用可能に作成するが、これによりインスタンス化が困難になる。この問題に対処するため、研究者らは模倣的かつ明確に区別可能な「区別可能なバリエーション」を導入し、開発者がコンポーネントの設計空間を探索しやすくする手法を提案している。
Source Article
元記事を日本語で読む
本文に関係しない購読案内、埋め込み通知、サイト内プロモーションは除いています。
フロントエンド開発者は、視覚的および動作的プロパティをパラメータ化することで、広く再利用可能なUIコンポーネントを作成します。これは柔軟である一方、開発者が数多くのプロパティ値とその相互作用を考慮しなければならないため、インスタンス化を困難にします。実際には、開発者はコンポーネントの広大なデザイン空間を探索し、プロパティに対して現実的かつ自然な値を与える必要があります。この問題に対処するため、我々は識別可能なバリエーション（distinguishing variations）を導入します。これは模倣的でありながらも明確に区別可能なバリエーションです。我々は、識別可能なバリエーションの生成をデザイン空間のサンプリング問題として捉え、視覚的に重要な要素を特定するための記号的推論を組み合わせて…
原文を表示
Front-end developers author UI components to be broadly reusable by parameterizing visual and behavioral properties. While flexible, this makes instantiation harder, as developers must reason about numerous property values and interactions. In practice, they must explore the component’s large design space and provide realistic and natural values to properties. To address this, we introduce distinguishing variations: variations that are both mimetic and distinct. We frame distinguishing variation generation as design-space sampling, combining symbolic inference to identify visually important…
今日のまとめ
AIデイリーブリーフで今日の重要ニュースをまとめ読み