thesysdev/OUI-1
자연어 화면 요구사항을 openui-lang 기반 UI 코드로 변환하는 텍스트 생성26B total, 4B active16K 컨텍스트Apache-2.0
DiffusionGemma 기반 OUI-1이 openui-lang 화면 코드를 생성해 Generative UI Benchmark 71.7%를 기록
학습 방식 · Google DiffusionGemma 26B-A4B-it 기반 LoRA Fine-tuning을 적용하고, decoder projections를 조정한 adapter를 base weights에 병합한 방식입니다.
TL;DR
OUI-1은 Google의 DiffusionGemma 26B-A4B-it을 LoRA로 Fine-tuning한 뒤 base weights에 병합한 생성형 UI 특화 모델입니다. 시스템 프롬프트로 전달된 component library의 signatures와 자연어 화면 요구사항을 입력받아 openui-lang 코드를 component 단위로 생성하고 root에 연결합니다. Diffusion 방식으로 256-token block을 noise에서 복원하며, A100 한 장에서 간단한 화면을 약 1초에 생성하도록 설계됐습니다. Generative UI Benchmark에서 71.7%를 기록해 base model의 13.0%보다 5.5배 높은 점수를 냈지만, 일반 대화 모델이 아니라 OpenUI 앱과 검증·렌더링 도구가 필요한 모델입니다.
핵심 포인트
- LoRA Fine-tuning 후 가중치를 병합해 DiffusionGemma의 생성 능력을 생성형 UI 화면 코드에 맞췄습니다.
- component library signatures를 시스템 프롬프트로 받고 각 component를 한 줄씩 생성해 root에 연결합니다.
- 256-token canvas를 48회 denoising하는 Diffusion 방식으로 A100에서 간단한 화면을 약 1초에 생성합니다.
- Generative UI Benchmark에서 132/184, 71.7%를 기록해 base model의 24/184, 13.0%를 크게 앞섰습니다.
제한사항
- 일반 chat 모델이 아니므로 OpenUI 기반 component library와 openui-lang parser·renderer를 함께 사용해야 합니다.
- 출력은 openui-lang parser로 검증하고 component props를 확인해야 하며, 생성 결과가 자동으로 유효한 UI임을 보장하지 않습니다.
- vLLM에서 temperature와 seed가 무시되고 요청별 seed가 연결되지 않아 동일 입력도 서로 다른 화면 표현을 반환할 수 있습니다.
벤치마크
| 벤치마크 | 지표 | 값 | 비교 |
|---|---|---|---|
| Generative UI Benchmark | score | 71.7% | base model DiffusionGemma 26B-A4B-it: 13.0%; OUI-1은 base의 5.5배 |
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