OmniParser – 微软推出的屏幕解析工具，将UI截图转换为结构化数据 | AI工具集

OmniParser是什么

OmniParser是微软研究院推出的屏幕解析工具，将用户界面的屏幕截图转换成结构化数据。工具专门设计用在提高基于大型语言模型（如GPT-4V）的UI代理系统的性能，基于准确识别可交互图标和理解截图元素的语义，增强代理执行任务的能力。OmniParser用微调过的模型提取屏幕中的交互区域和元素功能语义，在多个基准测试中提升操作的精确度和代理的性能，无需依赖额外信息如HTML或视图层次结构。

OmniParser的主要功能

• 解析UI截图：OmniParser将用户界面的屏幕截图解析成结构化的元素，包括可交互图标和文本。
• 识别可交互区域：用专门的检测模型识别和标记UI中的可交互区域，如按钮和图标。
• 提取功能语义：用描述模型提取检测到的元素的功能语义，生成对用户任务相关的描述。
• 增强代理性能：结合解析结果，提升基于大型语言模型（如GPT-4V）的UI代理在执行任务时的性能和准确性。
• 跨平台应用：支持多种操作系统和应用程序，如Windows、MacOS、iOS、Android及多种Web浏览器和桌面应用。
• 无需额外信息：无需依赖HTML或视图层次结构等额外信息，独立地从视觉截图中提取必要数据。

OmniParser的技术原理

• 数据集构建：从流行网页和应用中提取数据，构建可交互图标检测数据集和图标描述数据集。
• 模型微调：
  • 检测模型：用YOLOv8模型在可交互图标检测数据集上进行微调，识别和定位UI中的可交互区域。
  • 描述模型：用BLIP-v2模型在图标描述数据集上进行微调，生成图标的功能描述。
• OCR模块：集成光学字符识别（OCR）模块提取屏幕上的文本，与图标检测结果合并，去除高重叠的边界框。
• 结构化表示：将检测到的元素和生成的描述整合，形成结构化的DOM（文档对象模型）表示，在潜在可交互元素上叠加边界框的截图。
• 行动预测：结合结构化元素和功能语义，减轻大型语言模型在行动预测时的负担，更准确地将预测的行动转换为屏幕上的实际行动。

OmniParser的项目地址

OmniParser的应用场景

• 自动化软件测试：在软件开发过程中，自动识别和操作UI元素，执行测试脚本，提高测试效率和覆盖率。
• 虚拟助手：作为虚拟助手的一部分，帮助理解屏幕内容、执行如预订、查询和数据输入等任务。
• 辅助技术：对于视觉障碍人士，OmniParser能解析屏幕内容、转化为语音输出，提供屏幕阅读功能。
• 用户界面设计验证：设计师验证UI设计中的可交互元素是否符合预期的功能和语义。
• 跨平台应用开发：开发者在不同操作系统和设备上测试和优化应用的UI，确保一致的用户体验。