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+<p align="center">
+    <img src="./docs/assets/logo.svg" alt="Logo" width="120" />
+    <p align="center">
+        <a href="https://github.com/PKU-DAIR">
+            <img alt="Static Badge" src="https://img.shields.io/badge/%C2%A9-PKU--DAIR-%230e529d?labelColor=%23003985">
+        </a>
+    </p>
+</p>
+
+
+## **WebRenderBench: Enhancing Web Interface Generation through Layout-Style Consistency and Reinforcement Learning**
+
+[Paper](https://arxiv.org/pdf/2510.04097)
+
+## **🔍 概述 (Overview)**
+
+WebRenderBench 是一个全新的大规模基准测试，旨在通过对真实世界网页的评估，推动多模态大语言模型（MLLMs）在 WebUI-to-Code 任务上的发展。我们的基准测试提供：
+
+* **45,100个** 从真实门户网站收集的网页样本  
+* **高多样性和复杂性**，涵盖广泛的行业和设计风格  
+* **全新的评估指标**，基于渲染后页面的**布局与样式一致性**  
+* **ALISA 强化学习框架**，利用新指标作为奖励信号，优化模型生成质量
+
+## **🚀 主要特性 (Key Features)**
+
+### **超越传统基准的局限性**
+
+WebRenderBench 旨在解决现有 WebUI-to-Code 基准测试在数据质量和评估方法上的核心痛点：
+
+| 方面 (Aspect) | 传统基准 (Traditional Benchmarks) | WebRenderBench 优势 (Advantage) |
+| :---- | :---- | :---- |
+| **数据质量 (Data Quality)** | 规模较小，结构简单，或由LLM合成，多样性有限 | 源自真实世界的大规模复杂网页，更具挑战性 |
+| **评估可靠性 (Evaluation Reliability)** | 依赖视觉API（成本高）或代码结构对比（无法处理代码不对称问题） | 基于最终渲染结果进行客观、高效的布局与样式量化评估 |
+| **训练有效性 (Training Effectiveness)** | 难以在代码不对称的爬取数据上进行有效优化 | 提出的评估指标可直接用作强化学习奖励，提升模型性能 |
+
+### **数据集特征 (Dataset Characteristics)**
+
+<p align="center">  
+<img src="./docs/assets/framework.svg" alt="WebRenderBench an ALISA Framework" width="80%" />  
+</p>  
+<p align="center"><i>图1: 数据集构建流程与 ALISA 框架</i></p>  
+我们的数据集通过一个系统化的流程构建，确保其高质量和多样性：
+
+1. **数据收集**: 从公开的企业门户网站数据集中获取URL，并使用高并发爬虫抓取了21万个网页及其静态资源。  
+2. **数据处理**: 将 MHTML 页面转换为 HTML 文件，并处理跨域资源，确保页面可本地渲染并进行全页面截图。  
+3. **数据清洗**: 过滤掉尺寸异常、渲染异常或样式缺失的页面。利用多模态模型进行QA，去除存在大面积空白或元素重叠的低质量样本，最终筛选出11万个页面。  
+4. **数据分类**: 根据行业和元素复杂度（通过 Group Count 衡量）进行分类，确保数据集在复杂度和领域上分布均衡。
+
+最终，我们构建了包含 **45.1k** 样本的数据集，并平均划分为训练集和测试集。
+
+## **🌟 评估框架 (Evaluation Framework)**
+
+我们提出了一种新颖的、基于最终渲染页面的评估协议，从布局和样式两个核心维度进行量化评估。
+
+### **RDA (Relative Layout Difference of Associated Elements)**
+
+**目的**: 评估关联元素的相对布局差异。
+
+* **关联元素匹配**: 通过文本相似度（LCS）和位置/尺寸差异来匹配生成页面与目标页面中的对应元素。  
+* **位置偏差量化**: 将页面划分为九宫格，严格比较关联元素对所在的象限。若象限不同则得分为0，否则根据其相对偏移计算得分。  
+* **唯一性加权**: 根据元素的重复度（Race Group大小）为其分配权重，越独特的元素权重越高。
+
+### **GDA (Group-wise Difference in Element Counts)**
+
+**目的**: 评估轴对齐元素的群组一致性。
+
+* **元素分组**: 将在同一水平或垂直轴上对齐的元素视为一个群组。  
+* **数量一致性比较**: 比较生成页面与目标页面中对应群组的元素数量是否一致。  
+* **唯一性加权**: 同样采用元素的唯一性进行加权，以突出关键布局结构的对齐。
+
+### **SDA (Style Difference of Associated Elements)**
+
+**目的**: 评估关联元素的细粒度样式差异。
+
+* **多维度样式提取**: 评估前景颜色、背景颜色、字体大小和边框圆角等关键视觉属性。  
+* **加权平均**: 对每个关联元素对的各项样式得分进行加权平均，计算出最终的页面整体样式得分。
+
+## **⚙️ 安装指南 (Installation Guide)**
+
+### **核心依赖 (Core Dependencies)**
+
+<!-- \# 推荐使用 vLLM 以获得更快的推理速度  
+pip install vllm transformers\>=4.40.0 torch\>=2.0
+
+\# 其他通用依赖  
+pip install selenium pandas scikit-learn pillow
+
+或者通过需求文件安装:
+
+pip install \-r requirements.txt -->
+
+Coming Soon
+
+## **📊 基准测试流程 (Benchmark Workflow)**
+
+### **目录结构 (Directory Structure)**
+
+|- docs/                  \# 文档
+|- scripts                \# 评测脚本  
+|- web_render_test.jsonl                \# 测试数据  
+|- web_render_train.jsonl               \# 训练数据
+|- test_webpages.zip                 \# 测试集网页数据
+|- train_webpages.zip               \# 训练集网页数据 
+|- test_screenshots.zip                 \# 测试集截图数据
+|- train_screenshots.zip                 \# 训练集截图数据 
+
+### **使用流程 (Implementation Steps)**
+
+1. **数据准备 (Data Preparation)**  
+   * 从指定位置下载 WebRenderBench 数据集并将网页和截图分别解压。  
+   * 数据集包含成对的网页截图和对应的真实网页代码（HTML及相关资源）。  
+2. **模型推理 (VLM Inference)**  
+   * 使用 vLLM/LLM Deploy 等引擎运行推理保存结果至指定目录。  
+3. **结果评估 (Evaluation)**  
+   * 运行 scripts/1_get_evalutation.py 脚本。  
+   * 该脚本会启动一个 Web Server，用于渲染生成的 HTML 和目标 HTML。  
+   * 通过 WebDriver 提取 DOM 信息，并计算 RDA, GDA, SDA 分数。  
+   * 单例评估结果将保存在 save_results/ 目录中。
+   * 评估结果通过 scripts/2_compute_alisa_scores.py 计算
+4. **ALISA 框架训练 (Optional: ALISA Training)**  
+   * 使用 models/train\_rl.py 脚本进行强化学习训练。  (Coming Soon)
+   * 评估脚本计算出的分数将作为奖励信号，通过 GRPO 等算法优化策略模型。
+
+## **📈 模型性能洞察 (Model Performance Insights)**
+
+我们对17个不同规模和架构的闭源及开源多模态大语言模型进行了评估。
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+* **RDA, GDA, and SDA 综合得分 (%)**
+
+![Inference Results](./docs/assets/inference_results.png)
+
+* **关键发现**:  
+  * 整体而言，模型规模越大，性能越好。GPT-4.1-mini 和 Qwen-VL-Plus 在闭源模型中表现最佳。  
+  * 所有模型在处理简单页面（Group Count \< 50）时表现尚可，但随着页面复杂度增加，RDA（布局）得分急剧下降，表明精确布局对齐仍是巨大挑战。  
+  * 通过 ALISA 框架训练后，Qwen2.5-VL-7B 在所有复杂度区间的性能均得到显著提升，甚至在简单页面上超越了 GPT-4.1-mini。
+
+## **📅 未来计划 (TO-DO)**
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+* \[ \] 发布经过 ALISA 框架微调的预训练模型。  
+* \[ \] 扩充数据集，涵盖更多行业垂直领域和更多动态交互场景。  
+* \[ \] 开源用于数据采集、清洗和评估的全套工具链。
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+## **📜 许可证 (License)**
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+WebRenderBench 数据集遵循 仅供研究使用 的原则。代码部分将基于 Apache License 2.0 发布。
+
+数据集中的网页均来自公开可访问的企业门户网站。为保护隐私，所有个人及敏感信息已被移除或修改。
+
+## **📚 如何引用 (Citation)**
+
+如果您在研究中使用了我们的数据集或框架，请引用我们的论文：
+
+```bibtex
+@article{webrenderbench2025,  
+      title={WebRenderBench: Enhancing Web Interface Generation through Layout-Style Consistency and Reinforcement Learning},   
+      author={Anonymous Author(s)},  
+      year={2025},  
+      journal={arXiv preprint},  
+}
+```