Figma 如何训练专属设计编辑模型
We're Training a Figma-Fluent Editing Model
设计师日常大量工作集中在调整间距、修改颜色和重构布局等微小迭代上。为提升 Figma agent 的编辑效率，我们放弃了单纯依赖系统提示词的方案，转而采用监督微调（SFT）结合强化学习（RL）的技术路径。通过将设计转化为 Figma 原生格式进行训练，模型学会了直接操作画布。我们结合了确定性验证器和视觉模型裁判，构建了能自我修复的生成管道。测试显示，经过后训练的模型在特定编辑任务上已能媲美顶尖通用大模型，不仅显著提升了任务速度，还大幅降低了用户撤销操作的比例，让设计师能更专注于创意本身。
后训练模型在 Figma 编辑这类专业任务上，已经能够与前沿通用模型展开竞争。
- jjcm
前 Figma 员工。
提供一点背景：这篇博客发布当天，Canva 也宣布了他们的 Brush 产品，看起来在这一领域走得更远：https://www.canva.com/newsroom/news/canva-brush/
很高兴看到 Figma 在这一领域发力。我认为 Figma 拥有全球最好的 UI 数据集之一，而且大部分时间他们只是把数据搁置在那里任其闲置。很期待看到他们下一步的动作，不过我认为除了基于 LLM 的编辑模型，他们也应该关注图像模型（我有点偏见，因为离开 Figma 后我创立了一款基于图像模型的 UI 设计工具），因为我觉得图像模型在这一领域能力更强。
- yieldcrv
Figma、Adobe、Canva 都拥有庞大的编辑模型业务，并且正在向现有的企业客户授权。
令我惊讶的是，市场仍然沉迷于“SaaSpocalypse”（SaaS 末日论），却没注意到这些公司已经成功转型，以令人印象深刻且能产生收入的方式实现了业务转向。
甚至到了这种程度：他们的面向消费者的产品反而成了配角和干扰项，但这正是人们所熟悉的。
他们和其他所有 AI 形态一样，只是在售卖 token，并且要求企业客户提前支付巨额承诺费用。
- swid
完全同意这里存在的“苦涩教训”（bitter lesson）问题。很明显，当下即将爆发的下一个趋势就是理解和运用图形化 UI 的能力。我敢打赌，他们能找到某种方式让 OpenAI 专门针对 Figma 进行训练，这对双方来说都是很好的应用场景。不过我想他们可能本来就会这么做。