AutoGameUI: Constructing High-Fidelity Game UIs via Multimodal Learning and Interactive Web-Based Tool

📄 arXiv: 2411.03709v1 📥 PDF

作者: Zhongliang Tang, Mengchen Tan, Fei Xia, Qingrong Cheng, Hao Jiang, Yongxiang Zhang

分类: cs.HC, cs.AI

发布日期: 2024-11-06

备注: 27 pages

💡 一句话要点

AutoGameUI：通过多模态学习和交互式Web工具构建高保真游戏UI

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 游戏UI 用户界面 多模态学习 自动化构建 用户体验

📋 核心要点

  1. 现有游戏UI开发中，UI和UX设计不一致导致界面不协调，降低开发效率，这是亟待解决的核心问题。
  2. AutoGameUI通过多模态学习建立UI和UX设计的对应关系，并利用通用数据协议实现高保真和跨平台应用。
  3. 该系统在实际游戏项目数据集和公共数据集上进行了训练和评估，实验结果验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一个创新的系统AutoGameUI，用于在游戏开发中高效地构建具有一致性的用户界面。该系统首次解决了整合不一致的UI和UX设计所产生的一致性问题，这些问题通常会导致不匹配和效率低下。我们提出了一个两阶段的多模态学习流程，以获得UI和UX设计的全面表示，并建立它们之间的对应关系。通过这些对应关系，可以从成对的设计中自动构建一个具有一致性的用户界面。为了实现高保真效果，我们引入了一种通用的数据协议，用于精确的设计描述和跨平台应用。我们还开发了一个交互式的Web工具，方便游戏开发者使用我们的系统。我们从实际的游戏项目中创建了一个游戏UI数据集，并将其与公共数据集结合起来进行训练和评估。实验结果表明，我们的系统在保持构建的界面与原始设计之间的一致性方面是有效的。

🔬 方法详解

问题定义：现有游戏UI开发流程中，UI（用户界面）和UX（用户体验）设计通常是独立进行的，这导致最终整合时出现不一致性，例如视觉风格不统一、操作逻辑冲突等。这种不一致性会降低用户体验，增加开发和维护成本。现有方法难以有效地解决UI和UX设计之间的内在关联，缺乏自动化的UI构建方案。

核心思路：AutoGameUI的核心思路是通过多模态学习来理解UI和UX设计的内在联系，并利用这些联系自动构建一致的UI。具体来说，系统学习UI和UX设计之间的对应关系，从而能够根据给定的UX设计自动生成与之匹配的UI，反之亦然。这种方法旨在弥合UI和UX设计之间的鸿沟，提高UI开发的效率和质量。

技术框架：AutoGameUI系统采用两阶段的多模态学习流程。第一阶段，系统学习UI和UX设计的综合表示，提取视觉特征和交互逻辑特征。第二阶段，系统建立UI和UX设计之间的对应关系，学习如何根据一种设计生成另一种设计。此外，系统还引入了一种通用的数据协议，用于精确描述设计信息，并支持跨平台应用。最后，系统提供了一个交互式的Web工具，方便开发者使用和定制生成的UI。

关键创新：AutoGameUI的关键创新在于其多模态学习方法和通用数据协议。多模态学习能够同时处理UI和UX设计的视觉和交互信息，从而更全面地理解设计意图。通用数据协议则保证了设计信息的一致性和可移植性，使得生成的UI可以在不同的平台和设备上运行。此外，该系统是首个关注并解决游戏UI中UI和UX一致性问题的自动化构建方案。

关键设计：AutoGameUI使用了深度学习模型来学习UI和UX设计的表示，具体网络结构未知。损失函数的设计目标是最小化生成UI与目标UI之间的差异，同时保持UI和UX设计之间的一致性。通用数据协议的具体细节未知，但它需要能够描述UI元素的视觉属性、交互行为和布局信息。交互式Web工具的设计重点在于提供用户友好的界面，方便开发者进行UI定制和调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AutoGameUI能够有效地保持构建的界面与原始设计之间的一致性。具体性能数据未知，但论文强调了系统在一致性方面的优势。通过与现有方法进行对比（具体基线未知），AutoGameUI在UI构建的自动化程度和质量方面均有所提升。

🎯 应用场景

AutoGameUI可应用于游戏开发、软件界面设计等领域，能够显著提高UI开发的效率和质量，降低开发成本。通过自动化UI构建，开发者可以将更多精力投入到游戏核心玩法和创新功能的开发中。未来，该技术有望扩展到更广泛的交互界面设计领域，例如移动应用、Web应用等。

📄 摘要（原文）

We introduce an innovative system, AutoGameUI, for efficiently constructing cohesive user interfaces in game development. Our system is the first to address the coherence issue arising from integrating inconsistent UI and UX designs, typically leading to mismatches and inefficiencies. We propose a two-stage multimodal learning pipeline to obtain comprehensive representations of both UI and UX designs, and to establish their correspondences. Through the correspondences, a cohesive user interface is automatically constructed from pairwise designs. To achieve high-fidelity effects, we introduce a universal data protocol for precise design descriptions and cross-platform applications. We also develop an interactive web-based tool for game developers to facilitate the use of our system. We create a game UI dataset from actual game projects and combine it with a public dataset for training and evaluation. Our experimental results demonstrate the effectiveness of our system in maintaining coherence between the constructed interfaces and the original designs.