如果你把项目里模型的实际名称/加载方式贴一下（例如 demo_local.py 里是 from_pretrained(...) 还是走 API、是否有 load_in_4bit / device_map），我可以直接判断：你现在这套代码在 8GB 上能否跑通，以及该改哪些参数最省事。实际加载方式： demo/demo_local.py 只加载一个模型（zai-org/UI2Code_N，READM

目前的多模态大语言模型（MLLM）在执行“图像转代码”任务时，由于采用单体式（Monolithic）架构，常会出现感知错误（漏掉或识别错组件）和规划错误（组件布局错乱、层次结构不合理）。利用 MLLM 识别并标记 UI 中的核心区域（如侧边栏、页眉、内容区），解决感知偏差。采用确定性的算法将 2D 坐标转换为层次化的布局树（DOM-like structure），确保布局的结构完整性。根据布局树的

vue3中接口无报错问题，但不显示数据/无数据---->body参数方式为form-data，平常使用的是json

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vscode的Tab键失效

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建议：开发时，先关橙色的提示（∵ 只为好看），解决红色的报错。，可以安全取消或关闭，不影响代码运行或类型系统本身。

问题：实现 高视觉真实度和细粒度结构控制方面 困难贡献：提出了Code2World，一种视觉语言编码器，通过可渲染的代码生成模拟下一个视觉状态。构建数据集SFT+RL：对SFT进行冷启动，随后进行格式布局，然后进一步应用渲染感知强化学习，通过强制执行视觉语义忠实性和动作一致性，将渲染结果作为奖励信号结果：Code2World-8B 下一个UI预测好。与 GPT-5和Gemini-3-Pro-Ima