Screenshot-to-code

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这个项目是开源社区里经常被引用的一个演示：用神经网络把设计稿直接转成 HTML 和 CSS。代码分三个阶段推进，先是一个 Hello World 级别的概念验证，最后做成一个能对全新截图做泛化的 Bootstrap 版本，靠 16 个领域专用标记来生成页面。它沿用了 pix2code 的思路，Jupyter notebook 把训练和推理的步骤写得清清楚楚，跟着走一遍就能理解整个流程。作者也坦率地说明了局限：只有 Bootstrap 那个变体能稳定泛化，训练数据量不大而且风格单一，所以更适合当作参考实现和学习材料，而不是拿来直接上生产的工具。如果你正在犹豫要不要基于图像到标记的模型做点什么，从这里入手会很合适，仓库里还提供了训练好的模型可以拿来测试。