生成式 AI 做海報或儀表板時，常要在視覺美感與文字、數據正確之間取捨。AesCode 把圖片生成器當作設計參考，再輸出可編輯、可驗證的 HTML 與 CSS。
想用 AI 製作簡報、海報、儀表板或網頁，往往不只要內容齊全，版面層次和配色也要合適。AesCode 是一個視覺程式碼生成模型，透過圖片生成器提供美感參考，再把結果寫成可編輯、可驗證的 HTML 與 CSS；文字和數據仍以使用者提示為準，避免把參考圖中的錯誤內容照搬進成品。
AesCode 不把參考圖片當成正確答案，而是訓練模型分開處理內容要求與視覺線索。它先用設計圖表示文字、圖表、表格和版面區域之間的關係，再以多項可程式化檢查評估執行結果、文字、邊界、圖表數據、版面及留白；視覺評分則採用與設計圖連結的評分規準，並把不同評分渠道分開處理。
簡單講，就係「用 AI 將內容變成有設計感、而且可以修改嘅 HTML/CSS」：你提供文字要求，可以再加一張參考圖片，佢就生成資訊圖、簡報頁、海報或者儀表板，而唔係只生成一張平面圖片。
訓練從既有的 8B 和 32B 模型出發，並非從零訓練；項目提供 AesCode-8B 與 AesCode-32B 模型。首頁列出 3,000 個冷啟動監督微調示範和約 7,408 個強化學習提示，並提醒提示數量不等於完整強化學習生成次數。使用者可透過公開模型測試生成結果，再按需要修改 HTML 與 CSS；複雜插圖和照片則保留為語義佔位區，圖表交由 ECharts 處理，未涵蓋的視覺素材可在後續流程交給圖片生成器或人工補上。
測試結果顯示，移除推理階段的參考圖片後，AesCode-8B Visual 分數只下降 1.0 分，基礎模型則下降 19.6 分；即使政策模型推理時看不到參考圖，採用參考圖評分訓練後，僅依提示生成的 Visual 分數仍由 25.17 升至 69.71。AesCode-32B 在 GDB/lica、SlidesBench 和 Design2Code 的 14 項指標均高於 Qwen3-VL-32B 基礎模型，提升較多的項目集中在設計相關指標；這些結果支持設計能力能遷移至其他基準，但不代表每種版面都能一次生成妥當。
- 參考圖片提供版面與風格線索，不作為文字和數據的事實來源。
- 設計圖把元素及其對齊、包含和排列關係納入評估。
- HTML 與 CSS 保留編輯空間，適合需要後續人工調整的設計工作。
- 複雜插圖採用佔位區，圖表使用 ECharts，生成範圍因此有所限制。
需要大量製作資訊圖像、簡報或儀表板的設計與內容團隊，可以把 AesCode 納入生成及後期修改流程；熟悉 HTML、CSS 的開發者亦較容易檢查版面並修正細節。它的優勢在於把視覺指引轉化為可修改的程式碼，而非交付一張難以局部調整的平面圖；若成品需要精細插畫或照片，仍要安排額外素材生成或人工處理。
項目主頁 · GitHub · 模型
