有没有大模型识别 CAD图纸的技术

以下是一些可以用来画 CAD 图的 AI 工具： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能帮助用户创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可帮助用户创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。 关于 AI 生成 CAD 图的相关资料，您可以参考以下几个方面： 1. 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库进行搜索。 2. 专业书籍：查找与 AI 在 CAD 领域相关的专业书籍。 3. 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程，在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区：加入相关的技术论坛和社区，如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等，与其他专业人士交流和学习。 5. 开源项目和代码库：探索 GitHub 等开源平台上的 AI 和 CAD 相关项目，例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等 AI 模型在 CAD 设计中的应用。 6. 企业案例研究：研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例。 此外，1 月 25 日的 Xiaohu.AI 日报中提到： 1. AdamCAD：通过简单的语言描述生成复杂的 CAD 图纸，支持直接 3D 打印。适用于工业零部件设计、产品外壳设计以及快速制作 3D 打印原型。 链接： 2. Llasa3B：语音克隆的黑科技

以下是关于 AI 与 AutoCAD、Blender 结合应用的相关信息： 与 Blender 结合应用： 通过联网搜索向 AI 提供最新信息，常见的 AI 助手采用此方式获取实时信息。 可通过 API 向 AI 提供自有系统数据，解决行业内部或自有系统信息接入问题。 MCP 协议为 AI 大模型与数据源集成提供统一标准，实现更可持续的架构。 可以通过一句话提示，让 Claude 自动化打开 Blender 将 2D 图片转为 3D 建模，还能基于此搭建互动网页。 有网友展示“Rodin AI”在 Blender 中通过 Blender MCP 进行自动 3D 建模的过程。 幻之境开发小组联合开发了基于 STABLE DIFFUSION ComfyUI 核心的 Blender AI 插件“无限圣杯”。 Blender 是免费开源的三维制作软件，与 ComfyUI 在工作流程上天然适配。 目前提供的内容中未涉及 AI 与 AutoCAD 结合应用的相关信息。

以下是关于图片生成 CAD 图的相关信息： 存在一些 AI 工具和插件可以辅助或自动生成 CAD 图，特别是在设计和工程领域。一些可用的工具包括： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，涵盖图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能帮助创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可帮助创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。 关于 AI 生成 CAD 图的相关资料，您可以参考以下几个方面： 1. 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库进行搜索。 2. 专业书籍：查找与 AI 在 CAD 领域相关的专业书籍。 3. 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程，在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区：加入相关的技术论坛和社区，如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等，与其他专业人士交流和学习，关注 AI 和 CAD 相关的博客和新闻网站。 5. 开源项目和代码库：探索 GitHub 等开源平台上的 AI 和 CAD 相关项目，例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等 AI 模型在 CAD 设计中的应用。 6. 企业案例研究：研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例。 此外，还有 TexttoCAD 工具，它支持通过文本生成 CAD 模型，UI 开源，但模型需付费。相关链接如下： 官网： 试用地址： UI 项目地址：

以下是关于 AI 生成 CAD 图的相关信息： 获取 AI 生成 CAD 图资料的途径： 1. 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关研究成果。 2. 专业书籍：查找 AI 在 CAD 领域相关的专业书籍，了解应用和案例。 3. 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程，在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区：加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等，与专业人士交流学习，关注相关博客和新闻网站了解最新动态。 5. 开源项目和代码库：探索 GitHub 等开源平台上的 AI 和 CAD 相关项目，例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等在 CAD 设计中的应用。 6. 企业案例研究：研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例。 可用于生成 CAD 图的 AI 工具： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，提供 92 个绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，可创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，能创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，可根据输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 5. 主流 CAD 软件的生成设计工具：如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，能根据输入自动产生多种设计方案。 此外，AdamCAD 也是一款通过简单语言描述生成复杂 CAD 图纸、支持直接 3D 打印的工具，适用于多种设计需求。

以下是一些可以提高三维图、CAD 图和 BOM 表效率的 AI 工具： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，涵盖图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，有助于创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可帮助创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 需要注意的是，这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。

以下是关于让 AI 应用于 CAD 设计的相关内容： 获取相关资料的途径： 1. 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库进行搜索，了解 AI 在 CAD 领域的应用和研究成果。 2. 专业书籍：查找与 AI 在 CAD 领域相关的专业书籍，了解其应用和案例。 3. 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程，在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区：加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等相关论坛和社区，与专业人士交流学习，关注 AI 和 CAD 相关的博客和新闻网站，了解最新动态和案例。 5. 开源项目和代码库：探索 GitHub 等开源平台上的 AI 和 CAD 相关项目，例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等在 CAD 设计中的应用。 6. 企业案例研究：研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例，了解实际项目中的应用和效果。 可用的 AI 工具： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 5. 主流 CAD 软件中的生成设计工具：如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，可根据设计目标和约束条件自动产生多种方案。 使用这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能，对于初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，再尝试使用。

如果您是搞室内装修设计，想通过 AI 工具替代传统设计流程中的创意流程，基于毛坯房图纸通过提问 AI 来完成令人惊叹的创作，可以从以下几个方面学起： 1. 了解 AI 绘画创作平台：例如 MewXAI，它是一款强大专业且新手友好、操作简单的平台。其中的室内设计功能，上传空间图后，能通过分析图片的线条结构和几何形状，一键完成多种不同风格的室内/建筑设计，为您提供灵感并节约时间。访问地址：https://www.mewxai.cn/ 2. 掌握多工具协作与创作流程： 图像优化与问题解决：对于构图基本满意但局部需要调整的图像，可使用 MJ 的局部重绘功能。对满意的图像，会使用 ComfyUI 进行高清放大和细节增强。当 AI 无法生成满意效果时，也可使用传统工具如 Photoshop 补位。 视频生成与后期制作：获得满意的图像后，可使用可灵的图生视频功能将静态图像转化为动态画面，也可尝试 Pika 最新上线的 2.2 版本、Pixverse 等平台。最后，把生成的视频素材丢进剪映进行剪辑、添加音效、字幕和转场特效，完成最终成片。 3. 学习 AI 室外设计的最佳实践并应用于室内设计： 充分利用 AI 的创意生成能力，输入关键词生成多种创意设计方案，获取新颖独特的灵感。 结合 AI 的模拟和可视化功能，利用 AR/VR 等技术模拟实际环境，评估和验证设计方案。 运用 AI 的分析和优化能力，对采光、动线、材料等方面进行优化，确保符合实际需求和体验。 借助 AI 的自动化设计功能，生成符合设计规范的平面图、立面图等，提高效率。 融合 AI 与人工设计的协作模式，形成良性互补，发挥各自优势。 需要注意的是，工具只是画笔，创意才是颜料，两者结合才能描绘出独一无二的设计画卷。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

企业建立私有大模型进行 RAG 并实现企业知识文档、表格和 PDF 图纸向量化时，可参考以下工具和方法： 1. 本地部署资讯问答机器人： 导入依赖库，如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 Python 程序中跑大模型（使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型）。 从订阅源获取内容，通过专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，最终合并成列表返回。 为文档内容生成向量，可使用文本向量模型 bgem3，从 hf 下载好模型后，假设放置在某个路径 /path/to/bgem3，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 2. 开发：LangChain 应用开发指南 大模型的知识外挂 RAG 加载数据，根据数据源类型选择合适的数据加载器，如网页可使用 WebBaseLoader。 将文档对象分割成较小的对象，根据文本特点选择合适的文本分割器，如博客文章可用 RecursiveCharacterTextSplitter。 将文档对象转换为嵌入并存储到向量存储器中，根据嵌入质量和速度选择合适的文本嵌入器和向量存储器，如 OpenAI 的嵌入模型和 Chroma 的向量存储器。 创建检索器，使用向量存储器检索器，传递向量存储器对象和文本嵌入器对象作为参数创建检索器对象。 创建聊天模型，根据性能和成本选择合适的聊天模型，如 OpenAI 的 GPT3 模型。 以下是使用 LangChain 构建 RAG 应用的示例代码。

以下是一些能够读懂建筑施工图纸的 AI 工具： 1. HDAidMaster：这是一款云端工具，建筑师能在平台上使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载的建筑大模型 ArchiMaster 由建筑设计院开发，软件 UI 和设计成果颜值高。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索，设计师输入房间面积需求和土地约束，软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，为设计师提供全新设计模式，在住宅设计早期可引入标准和规范约束 AI 生成的设计结果，保证设计合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台：从住宅设计图构件开始，形成全自动智能审图流程，能自动导入、划分区域、识别构件、审查强条和导出结果，同时为建筑信息自动建模打下基础，实现建筑全寿命周期内信息集成与管理。 但每个工具都有特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。

以下是关于如何用 AI 绘画画出皮具设计图纸的相关指导： 首先，选择合适的 AI 绘图工具，可根据您的具体需求来决定。然后注册并登录该平台。 接着，利用平台提供的模板库，选择适合皮具设计需求的模板。之后添加相关内容，根据设计需求编辑图形和文字，并利用 AI 自动布局功能优化图纸布局。如果需要团队协作，可以邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图纸。 在 AI 绘图工具方面，存在一些可以辅助或自动生成 CAD 图的工具和插件。例如： 1. CADtools 12 是 Adobe Illustrator（AI）插件，添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360 是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology 是基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD 是基于 AI 的 CAD 软件，能根据输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，可根据输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 但这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。 另外，在学习 AI 绘画时，发现其不会完全替代设计师，而是能提高出图质量和效率。比如可以用 midjourney 生成线稿，PS 稍微修正，再用 controlnet 控制，stable diffusion 上色，多套 AI 组合使用，能快速生成效果惊艳的图。

识别网页内容通常可以通过以下步骤实现： 1. 内容识别：使用智能算法分析网页的 HTML 结构，确定网页的主要内容区域。 2. 文本提取：在识别出内容区域后，提取这些区域的文本内容，包括从 HTML 标签中获取可见文本，同时忽略脚本、样式和其他无需翻译的代码。 3. 预处理：对提取出的文本进行处理，清除不必要的空格、特殊字符和格式信息，进行标准化。 4. 翻译调用：将预处理后的文本拼接到 Prompt 模板中请求相关模型的 API 进行翻译。 5. 结果整合：翻译完成后，将原文和译文对照整合回网页、字幕中，常见的展示形式有原文保持不变，译文以悬浮框、下划线注释或平行文本呈现。 6. 用户界面交互：用户可通过鼠标悬停、点击等操作控制翻译的显示与否，工具会根据用户操作实时显示或隐藏译文。 另外，在获取网页内容时，初版提示词实验中对大模型对话产品的外链解析能力依赖较大，但这种方式易受平台反爬机制制裁。转换思路，通过用户浏览器以浏览器插件形式本地提取网页内容是一种稳定且经济的解决方案。开发时，可拿着初版提示词询问 AI 来确定需要插件获取哪些网页元素。例如 SeeAct 能力可以在多种不同网站上识别网页上的各种元素，执行不同任务。

以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 1. 人才招聘与筛选 What：利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析，评估其与岗位的匹配度。 Why：节省 HR 大量的时间和精力，提高招聘效率和准确性。 How：通过自然语言处理和机器学习算法，训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What：根据员工的技能水平和职业发展目标，定制个性化的培训计划。 Why：提升员工的能力和绩效，增强员工对企业的忠诚度。 How：利用大数据分析员工的工作表现和学习需求，推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What：运用 AI 预测市场薪酬趋势，为企业制定合理的薪酬策略。 Why：保持企业薪酬的竞争力，吸引和留住优秀人才。 How：收集和分析行业薪酬数据，结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What：借助 AI 实时监测员工的工作表现，提供客观的绩效评估。 Why：减少人为偏差，确保评估的公正性和准确性。 How：利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What：通过 AI 分析员工的情绪和满意度，及时发现问题并解决。 Why：营造良好的工作氛围，提高员工的工作积极性和创造力。 How：使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What：利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置，提供组织架构调整建议。 Why：提高企业的运营效率和灵活性，适应市场变化。 How：基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What：根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why：提前做好人才储备和招聘计划，保障企业的正常运营。 How：运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What：使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容，提高传播效果。 Why：增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How：利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What：在 HR 服务中引入 AI 客服，解答员工常见问题。 Why：快速响应员工需求，提高服务质量。 How：训练智能客服模型，涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What：利用 AI 对人才库进行分类和更新，提高人才库的利用效率。 Why：方便快速找到合适的人才，降低招聘成本。 How：运用数据挖掘和分类算法进行管理。

以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在企业招聘中的应用 What：利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why：能够快速处理大量简历，提高招聘效率和准确性，节省人力和时间成本，同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How：通过引入相关的 AI 招聘软件，与企业现有的招聘系统集成，对简历进行关键词提取和分析，利用机器学习算法进行人才匹配，并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二：AI 助力个性化人力资源管理 What：根据员工的个人特点和工作表现，提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why：能够充分发挥员工的潜力，提高员工满意度和忠诚度，促进企业的长期发展。 How：收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息，运用 AI 算法进行分析和预测，为员工制定专属的发展方案，并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三：AI 打造无人值守的 HR 平台 What：实现 HR 业务的自动化处理，如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why：减少人工操作的错误和繁琐流程，提高 HR 工作的效率和准确性，使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How：整合企业内部的各种 HR 系统和数据，利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化，同时建立监控和预警机制，确保平台的稳定运行。

以下是为您整合的关于人脸识别软件的相关信息： 在“【已结束】AI 创客松 参与同学自我介绍和分类”中，Dylan 擅长人脸识别算法和动作捕捉产品。 在“SmartBotX 模块化桌面机器人——说明文档”中，桌面客户端提供面部识别或跟踪功能的展示，可能用于安全监控、用户识别或交互式体验。 在“14、LayerStyle 副本”中，使用 YoloV8 模型可以检测人脸、手部 box 区域或者人物分割，支持输出所选择数量的通道。同时，Mediapipe 模型可以检测人脸五官，分割左右眉、眼睛、嘴唇和牙齿。

以下为一些本地人脸识别工具的相关信息： PersonMaskUltra：为人物生成脸、头发、身体皮肤、衣服或配饰的遮罩。具有超高的边缘细节，模型代码来自。节点选项包括：face（脸部识别）、hair（头发识别）、body（身体皮肤识别）、clothes（衣服识别）、accessories（配饰识别）、background（背景识别）、confidence（识别阈值）、detail_range（边缘细节范围）、black_point（边缘黑色采样阈值）、white_point（边缘黑色采样阈值）、process_detail（设为 False 将跳过边缘处理以节省运行时间）。还有 V2 升级版 PersonMaskUltraV2，增加了 VITMatte 边缘处理方法，在 PersonMaskUltra 的基础上改变了 detail_method（边缘处理方法）、detail_erode（遮罩边缘向内侵蚀范围）、detail_dilate（遮罩边缘向外扩张范围）。 YoloV8Detect：使用 YoloV8 模型检测人脸、手部 box 区域，或者人物分割。支持输出所选择数量的通道。需在下载模型文件并放到 ComfyUI/models/yolo 文件夹。节点选项包括：yolo_model（yolo 模型选择）、mask_merge（选择合并的遮罩）。输出包括 mask（输出的遮罩）、yolo_plot_image（yolo 识别结果预览图）、yolo_masks（yolo 识别出来的所有遮罩）。 MediapipeFacialSegment：使用 Mediapipe 模型检测人脸五官，分割左右眉、眼睛、嘴唇和牙齿。节点选项包括：left_eye（左眼识别开关）、left_eyebrow（左眉识别开关）、right_eye（右眼识别开关）、right_eyebrow（右眉识别开关）、lips（嘴唇识别开关）、tooth（牙齿识别开关）。 此外，关于 AI 换脸，有开源免费的解决方案 facefusion： 本机解决方案：需要 python 环境及安装多个依赖软件，对编程知识有一定要求，且运行推理计算速度依赖 GPU，本地计算机若无 GPU 或 GPU 显存较小，执行速度缓慢，不推荐本地化安装。 云服务解决方案：可利用云厂商如阿里云的 PAI 和 AutoDL 已提供的大模型运行环境和计算能力，需产生一定费用。以 AutoDL 为例，注册后在算力市场中选择可接受价格的算力服务器，建议选取 GPU 配置更高的算力设备。通过在算法社区查找 facefusion 镜像，选择合适的镜像启动 GPU 服务器。

以下是关于人脸识别的相关信息： SmartBotX 模块化桌面机器人的桌面客户端提供面部识别或跟踪功能的展示，可能用于安全监控、用户识别或交互式体验。 设计：AIGC 世代的设计新范式 ver 东华.pdf 中提到了人脸识别相关技术，如 MTCNN、Centerface、LUVLi Face Alignment 等人脸检测和人脸对齐技术，以及 InsightFace 等人脸识别技术。 LayerStyle 副本中的 PersonMaskUltra 节点具有脸部、头发、身体皮肤、衣服、配饰和背景等的识别功能，还包括识别阈值、边缘细节范围、黑色和白色采样阈值等节点选项。PersonMaskUltraV2 是其升级版，增加了 VITMatte 边缘处理方法，并对边缘处理做了相关改变。

大模型的系统提示词主要包括以下方面： 1. 在“五津：一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中，针对用户选择的主题和回答，总结用户的创作意图，如“打工猫摸鱼的 2 小时，在巴厘岛能看一场日落”，并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词，以数组形式输出到“tishici”，将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树：智能对决：提示词攻防中的 AI 安全博弈”中，系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意；模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能，开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词，加入安全引导和禁止内容等；输出侧可使用传统防御和内容过滤手段，并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外，还提到间接注入和提示词泄露的情况，间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时，攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击；提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词，大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段，通过攻击手段可获取系统提示词。

以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍： 版本：有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势： 视觉理解能力：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力：支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。 万物识别：擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位：采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位，支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解：提升 OCR 识别能力，增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析：设计了更全面的文档解析格式，称为 QwenVL HTML 格式，能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解：引入动态帧率（FPS）训练和绝对时间编码技术，支持小时级别的超长视频理解，具备秒级的事件定位能力。 开源平台： Huggingface：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope：https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat：https://chat.qwenlm.ai 然而，对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型，目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容，因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看，其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。

目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。

目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：不仅支持文生视频、图生视频，是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元：语义理解能力出色，能精准还原复杂的场景和动作，如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5：全球最快的 AI 视频生成模型，Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频，最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能，具备顶尖动漫生成能力。

目前在视觉理解大模型方面，较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型，它将图像理解和生成统一在一个模型中；还有通义千问的视觉理解模型，其价格有较大降幅。此外，Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型，在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型，因为这取决于不同的评估标准和应用场景。

大模型对话产品具有以下优点： 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验，具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接，产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务，适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景，如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点： 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情，全靠用户脑补，导致用户上头期短，疲劳度高，长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等）。 4. 无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等）。 5. 无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。