介绍
AI生成图形模型。
核心特点
- 极简流程，简洁设计
- 多种2D图例
- 多种3D图例
- 多种3D场景
- 支持多种数据源
- 支持Huggingface space
- 支持插件机器人
- 支持SolidUI-Model
- 支持Large Language Model
- 容器化部署
快速开始
这是什么？
随着文本生成图像的语言模型兴起，SolidUI想帮人们快速构建可视化工具，可视化内容包括2D,3D,3D场景，从而快速构三维数据演示场景。SolidUI 是一个创新的项目，旨在将自然语言处理（NLP）与计算机图形学相结合，实现文生图功能。通过构建自研的文生图语言模型，SolidUI 利用 RLHF (Reinforcement Learning Human Feedback) 流程实现从文本描述到图形生成的过程。
自研文生图语言模型
SolidUI 的文生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。这个模型在大量文本和图形数据上进行训练，学习到从文本到图形的映射关系。为了实现这一目标，SolidUI 的自研文生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
- 可处理多种类型的图形，如 2D、3D 和场景等
- 模型训练过程涉及大量的文本和图形数据，以确保生成的图形质量和准确性
RLHF 流程
SolidUI 使用 RLHF (Reinforcement Learning Human Feedback) 流程来优化文生图语言模型的性能。该流程利用人类反馈来指导模型的学习过程，从而使模型能够更好地满足用户需求。RLHF 流程的主要步骤包括：
- 收集反馈：用户对生成的图形进行评价，提供关于图形质量和准确性的反馈。
- 更新模型：根据收集到的反馈，使用强化学习算法对模型进行更新，以提高生成图形的质量和准确性。
- 迭代优化：重复收集反馈和更新模型的过程，直到模型性能达到满意的水平。
通过这一流程，SolidUI 的文生图语言模型能够不断地从用户反馈中学习和进步，生成更高质量和准确性的图形。
文档
SolidUI v0.1.0 的完整文档列表，请参见 SolidUI-Website
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