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SolidUI
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<strong>一句生成任意图形</strong>
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English | 中文
介绍
由AI生成的图形模型。
核心特性
- 简约流程,简洁设计
- 各种2D图例
- 各种3D图例
- 各种3D场景
- 支持多种数据源
- 支持Huggingface空间
- 支持插件机器人
- 支持SolidUI-Model
- 支持大型语言模型
- 容器化部署
快速开始
快速开始
这是什么?
随着从文本生成图像的语言模型的兴起,SolidUI希望帮助人们快速构建可视化工具。可视化内容包括2D、3D和3D场景,从而快速构建3D数据展示的场景。SolidUI是一个创新项目,旨在结合自然语言处理(NLP)和计算机图形学,实现Vincent图的功能。通过构建自研的文本生成图语言模型,SolidUI利用RLHF(强化学习人类反馈)流程实现从文本描述到图形生成的过程。
自研文本生成图语言模型
SolidUI的Vincent图语言模型是一个深度学习模型,可以将用户输入的自然语言描述转换为具体的图形表示。该模型在大量的文本和图形数据上进行训练,学习从文本到图形的映射关系。为了实现这一目标,SolidUI自研的Vincent图语言模型具有以下特点:
- 结合NLP和计算机图形学,实现从文本描述到图形生成的过程
- 可以处理各种类型的图形,如2D、3D和场景等
- 模型训练过程中涉及大量的文本和图形数据,以确保生成图形的质量和准确性
RLHF过程
SolidUI使用RLHF(强化学习人类反馈)过程优化Vincent图语言模型的性能。该过程利用人类反馈来指导模型的学习过程,使模型能够更好地满足用户需求。RLHF过程的主要步骤包括:
- 收集反馈:用户对生 成的图形进行评分,提供关于图形质量和准确度的反馈。
- 更新模型:根据收集的反馈,使用强化学习算法更新模型,以提高生成图形的质量和准确性。
- 迭代优化:收集反馈和更新模型的过程不断重复,直到模型性能达到令人满意的水平。
通过这一过程,SolidUI的Vincent图语言模型能够从用户反馈中不断学习和改进,生成更高质量和更准确的图形。
文档
有关SolidUI的完整文档列表,请参阅 SolidUI-Website
贡献
我们欢迎并期待更多的贡献者参与到SolidUI的建设中,无论是代码、文档,还是其他形式的贡献,都能帮助社区。
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谁在使用SolidUI
我们创建了一个issue [Who is Using SolidUI] 用于用户反馈和记录谁在使用SolidUI。
贡献者
感谢所有贡献了PR的人~ 🎉🎉🎉
<a href="https://github.com/CloudOrc/SolidUI/graphs/contributors">
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