微软在其AI.lab网站发表了Sketch2Code专案，并且于GitHub中开源，使用者只要在白板或笔记本中画出网页的接口设计，Sketch2Code就能透过影像识别，将接口设计草稿转成HTML线框图，来帮助简化网页应用程式开发的流程。
微软指出，使用者接口设计需要许多创意以及时间，而在设计师绘制设计后，还要花费许多时间把草稿转为HTML线框图，以便在网页浏览器中开启，而这个过程需要花费一定的心力，同时也延迟了开发流程。因此微软想要用人工智能技术，来加速这个过程，他们建构了一个系统，能够理解设计师在白板上绘制的内容，并将这些理解转化成HTML，使得设计可以马上转为HTML页面呈现，以加速设计开发流程。
这个系统让用户可以上传图像，并从定制的视觉模型中，推测出图像中的HTML元素及其位置，并识别手写文字，推测元素内的文字，接着利用布局算法，推测元素的边界以生成格框结构等空间资讯，最后使用HTML生成引擎，综合上述各阶段的信息来产生HTML线框语法文件
要满足Sketch2Code系统的第一个阶段功能，识别设计师手绘草稿，需要建构一个定制模型，并使用手绘元素的图像进行训练，像是下拉选单、按钮或是文字输入格等HTML元素，Sketch2Code使用了微软定制视觉服务(Custom
Vision Service)来制作定制模型，并执行物件侦测。
在获得HTML物件后，接着使用微软电脑视觉服务(Computer
Vision
Service)中的文字识别功能，来识别设计草稿上的手写文字。透过前两个阶段所获得的HTML元素及文字资讯，产生数个HTML片段，接着从已识别的元素位置，推断出整个设计的布局，并生成最终的HTML程序源码。
在整个识别与生成HTML程序源码的过程，系统会把图像、推测结果和布局分组等资讯储存在Azure
Blob储存中，并以Azure Function作为后端进入点，透过与所有云服务交互沟通来协调生成的过程，产生的结果放置在Azure
WebSite，作为与使用者互动的前端，供查看产生的HTML页面。
