Stitch——Google热门的免费AI UI设计工具

Stitch——Google热门的免费AI UI设计工具

Google Stitch是谷歌在2025年I/O大会上推出的一款AI驱动的UI设计工具。它能根据文字描述或草图快速生成网页和移动端界面,并导出可用于开发的前端代码,并且可以直接与另一个前端AI编码工具AI Studio直接联动,将生成的UI发给AI Studio进行开发。

访问方式与要求:

  1. 通过访问官网(stitch.withgoogle.com),使用谷歌账户登录即可开始使用。
  2. Google Stitch并不支持全部地区,如vpn设置为中国香港也无法访问,美国地区可以使用。

使用流程:

第一步:进入官网并完成登录:

第二步:选择合适的模型:

    1. 默认选择的是3 Flash,使用Gemini 3.0 Flash,生成速度较快。
    2. 3 Pro模式下,优先保障高质量与推理能力,速度缓与3 Flash。
    3. Redesign模式使用Nano Banana Pro重新设计现有项目,需要添加屏幕截图。
    4. Ideate模式下,支持提出问题并寻找解决方案。

第三步:选择移动端或Web端并添加描述:

示例:3 Flash模式下,创建Web端项目:

内容描述:实现一个简单的项目管理工具UI界面;

模型思考反馈:

模型绘制过程:


绘制完成:

内容总览:

界面详情:

第四步:生成变体

当希望得到同一个界面的多个不同UI设计(变体)时,有以下三种方式:

  1. 选中已经生成的UI设计界面,在对话框中选中“3x”,添加提示词指导变体的生成;
  2. 通过“+”按钮上传图片资源,在对话框中选中“3x”,添加提示词指导变体的生成;
  3. 只通过对话框添加提示词描述并选中“3x”,生成多个变体。
示例:

通过Select选择要生成变体的设计稿:

对话框会显示已选择的界面,选择变体后添加描述补充即可:

结果概述:

界面详情(生成3个变体):

第五步:微调

当stitch给出的界面设计总体符合自己的愿景时,可以采取更细化的调整UI组件内容

选择编辑按钮:

然后在界面上选择需要微调修改的组件内容:

例如我选择了如图的进度条样式,并选择Edit With AI,输入提示词:

思考过程:

最终结果:(此处省略几次样式美化与调整)

第六步:导出与使用

选中目标设计稿后悬停,会弹出一个菜单栏,鼠标悬停到More即可展示菜单选项:

使用一:直接复制使用前端代码:

在悬停菜单中选择“查看代码”:会直接展示该界面的前端代码,且支持复制。

使用二:复制(导出)到Figma:

在悬停菜单中选择“复制到Figma”:

点击右边弹出框底部的“转换”即可完成复制,在Figma中粘贴即可:

使用三:导出:

实际上包含了“复制代码”、“复制到Figma”、“下载”,并且支持更多的导出方式。

其中.zip导出格式会下载一个压缩包,解压后包含两个文件:一个code.html代码文件和一个screen.png图片文件。

Read more

基于深度学习的纺织品缺陷检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Django+web+训练代码+数据集)

基于深度学习的纺织品缺陷检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Django+web+训练代码+数据集)

视频演示 基于深度学习的纺织品缺陷检测系统 目录 视频演示 1. 前言 2. 项目演示 2.1 用户登录界面 2.2 主界面布局 2.3 个人信息管理 2.4 多模态检测展示 2.5 检测结果保存 2.6 多模型切换 2.7 识别历史浏览 2.8 管理员管理用户信息 2.9 管理员管理识别历史 3.模型训练核心代码 4. 技术栈 5. YOLO模型对比与识别效果解析 5.1 YOLOv5/YOLOv8/YOLOv11/YOLOv12模型对比 5.2 数据集分析

PyWebIO表单进阶之路:从入门到上线只需这6个关键步骤

第一章:PyWebIO 表单快速构建 PyWebIO 是一个轻量级 Python 库,允许开发者无需前端知识即可通过纯 Python 代码构建交互式 Web 界面。特别适用于快速搭建数据采集表单、参数配置页面或简易管理后台,极大提升原型开发效率。 基础表单元素使用 PyWebIO 提供了多种内置函数来创建表单控件,如文本输入、下拉选择、复选框等。所有输入均可通过 input() 系列函数直接获取值。 # 示例:创建包含姓名、年龄和兴趣的表单 from pywebio.input import input, select, checkbox from pywebio.output import put_text name = input("请输入您的姓名:") age = input("请输入您的年龄:"

Web CNC控制工具零基础配置指南:从安装到多场景应用

Web CNC控制工具零基础配置指南:从安装到多场景应用 【免费下载链接】cncjsA web-based interface for CNC milling controller running Grbl, Marlin, Smoothieware, or TinyG. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cn/cncjs CNCjs作为一款开源CNC控制器,提供了强大的Web界面操控能力,支持Grbl、Marlin等多种控制系统,帮助用户轻松实现CNC设备的远程管理与精准控制。本文将从核心功能解析、场景化部署到进阶应用拓展,全方位带您掌握这款轻量化Web CNC解决方案。 一、核心功能解析:重新认识CNCjs的强大之处 1.1 多控制器兼容系统:如何解决不同CNC设备的适配难题? CNCjs实现了与主流数控系统的深度整合,包括Grbl、Marlin、Smoothieware和TinyG控制器。这种兼容性架构允许用户在同一界面下管理不同品牌的CNC设备,无需为每种控制器单独配置软件环境。 1.2 3D工具路径可视化:

ASP.NET Core 10中的Blazor WebAssembly性能优化实践

ASP.NET Core 10中的Blazor WebAssembly性能优化实践 前言 Blazor WebAssembly作为一种将.NET应用带到浏览器端的技术,在近年来得到了广泛的关注和应用。然而,随着应用规模的增大,性能问题逐渐凸显。在ASP.NET Core 10中,有一些新的特性和方法可以帮助我们更好地优化Blazor WebAssembly应用的性能。 原理 Blazor WebAssembly应用的性能瓶颈主要在于下载大小、初始加载时间以及运行时的性能。在ASP.NET Core 10中,通过以下原理来优化性能: 1. 代码压缩与打包优化:采用更高效的压缩算法,减小应用程序的下载体积。 2. 懒加载:对于一些不常用的组件或功能,采用懒加载的方式,只在需要时才加载相关代码。 3. 运行时优化:改进了JIT编译在浏览器端的性能,提高代码执行效率。 实战 1. 首先创建一个简单的Blazor WebAssembly项目: // 创建Blazor WebAssembly项目 dotnet new blazorwasm