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数据模型和表结构的区别

Answer

数据模型和表结构是数据库设计中的两个重要概念,它们在功能和目的上有所不同:

  1. 数据模型(Data Model)

    • 数据模型是对数据的逻辑表示,它定义了数据的组织形式、关系、约束和操作方式。
    • 数据模型通常分为几种类型,包括概念模型(Conceptual Model)、逻辑模型(Logical Model)和物理模型(Physical Model)。
    • 概念模型用于描述现实世界中的实体和它们之间的关系,通常在需求分析阶段使用。
    • 逻辑模型是对概念模型的进一步抽象,它定义了数据的逻辑结构,但不涉及具体的技术实现细节。
    • 物理模型则考虑了数据库系统的具体实现,包括存储结构、访问方法等。
  2. 表结构(Table Structure)

    • 表结构是指数据库中表的物理结构,它详细描述了表中每一列的名称、数据类型、长度、是否允许为空、默认值等属性。
    • 表结构是物理模型的一部分,它直接关联到数据库的存储和访问方式。
    • 在关系型数据库中,表结构定义了如何将数据组织成行(记录)和列(字段)。
  3. 主要区别

    • 抽象层次:数据模型是更高层次的抽象,而表结构是具体的实现细节。
    • 设计阶段:数据模型在数据库设计初期阶段使用,用于理解和组织数据;表结构则在数据库实现阶段定义,用于创建数据库表。
    • 灵活性:数据模型更灵活,可以根据不同的需求进行调整;表结构一旦定义,修改起来可能更加复杂。
    • 目的:数据模型用于帮助理解数据的逻辑关系和组织方式;表结构则用于数据库的创建、存储和查询优化。
    • 范围:数据模型可能包含整个数据库的多个表和它们之间的关系;表结构仅关注单个表的内部结构。

在数据库设计和开发过程中,数据模型和表结构相辅相成,数据模型指导表结构的设计,而表结构是数据模型在数据库系统中的具体实现。

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你的大数据模型更新到什么时候?
以下是关于大数据模型更新的相关信息: 随着 GPT3.5Turbo 的发布,一些模型正在不断更新。为减少模型更改意外影响用户的可能性,还提供将在 3 个月内保持静态的模型版本。同时,人们能够贡献评估以帮助针对不同用例改进模型。如有兴趣,可查看存储库。以下模型是将在指定日期弃用的临时快照。若想使用最新的模型版本,请使用标准模型名称,如 GPT4 或 GPT3.5Turbo。 Midjourney 会定期发布新版本模型来提高效率、整体连贯性和质量。默认是最新的模型,可使用version 参数,其可选值为 1、2、3、4 和 5,该参数可缩写为v。Midjourney V5 模型是最新和最先进的模型,于 2023 年 3 月 15 日发布。要使用此模型,可在提示的末尾添加v 5 参数,或使用/settings 命令并选择 5️⃣MJ Version 5。 就在昨天,WebUI 的 ControlNet1.1.4 版本终于更新,这次的更新支持了 SDXL1.0 的模型。此次总共出了四种控制类型,分别是 Canny、Depth、Sketch 和 Openpose。可来到 Hugging Face 的网址:https://huggingface.co/lllyasviel/sd_control_collection/tree/main 查看相关模型。
2025-01-11
数据模型
数据模型是一种用于描述和组织数据的方式,它可以帮助我们更好地理解和处理数据。以下是关于数据模型的一些文章片段: 1. 向量数据库介绍:向量数据库是一种用于存储和处理向量数据的数据库,它可以帮助我们快速找到语义相似的对象。SingleStoreDB 是一种高性能、可扩展的现代 SQL DBMS 和云服务,支持多种数据模型,包括结构化数据、基于 JSON 的半结构化数据、时间序列、全文、空间、键值和向量数据。其向量数据库子系统可以使用 SQL 进行极快的最近邻搜索,轻松找到语义相似的对象。此外,所谓的“元数据过滤”在 SingleStoreDB 中以比它们更强大、更通用的形式提供,只需使用 SQL 过滤器、连接和所有其他 SQL 功能即可。 2. ChatGPT 是在做什么,为什么它有效:ChatGPT 是一种基于语言模型的人工智能,它可以对人类语言文本进行建模。对于这样的事情,我们还没有任何像“简单的数学”一样的东西。因此,ChatGPT 的模型必须对类似于人脑所产生的人类语言文本进行建模。在谈论语言之前,让我们谈论另一项类似于人类的任务:图像识别。为了找出我们输入的图像是否对应于特定数字,我们可以使用我们已经拥有的样本进行显式的逐像素比较。但作为人类,我们肯定做得更好,因为即使它们是手写的,并具有各种修改和扭曲,我们仍然可以识别这些数字。 3. 学习笔记:Generative AI for Everyone 吴恩达:生成式人工智能项目需要选择合适的模型,不同的数据量需要不同的模型。十亿数据模型可以进行模型匹配和对世界的基本知识,如餐厅评价的情绪判断;百亿数据模型可以拥有更多的基础知识,能遵循基本指令,如食物订单机器人;超千亿数据模型可以拥有非常丰富的基础知识,进行复杂推理,如头脑风暴的伙伴。使用封源模型与开源模型各有优缺点,需要根据具体情况选择合适的模型。 以上是关于数据模型的一些文章片段,希望对你有所帮助。
2024-05-28
如何在midjourney中只进行照片背景修改,而不修改人物姿态和表情
在 Midjourney 中只修改照片背景而不修改人物姿态和表情,您可以参考以下方法: 1. 得益于cref,midjourney 能够迅速达成角色一致性的目的而无需 Lora。其中,cref 代表 character reference(角色参考);cw 则代表 character weight(参考权重),默认为 100,会参考角色的人脸和服装特点。如果您只想关注人脸,请调低到 0。您不需要对角色原图使用/describe 来贴近目标生成角色的形象,因为cref 会帮您完成这件事情。 2. 风格复制和服装的替换,则应当用提示词(prompt)和sref,默认值 100,越高越接近参考图像的风格。 3. 如果遇到“形似而神不似”的问题,即 MJ 直出和原人物在眼睛、眉毛、鼻子等其他地方的大小、间距有一些细微的差距,您可以按照以下步骤操作: 使用/settings 确保您处于模式并且 Remix 设置为打开。 选择带有您想要更改的面部的图像。使用将其从网格中分离出来,然后选择。 由于您已经开启了 Remix,您将能够编辑提示。 从提示中删除cref 和cw。一旦删除了它们,修改提示以对面部进行更改。例如,您可以慷慨地选择面部的下半部分,并添加“清洁剃须”来除去胡须。您可以尝试使用小的负权重,例如 tattoos::0.5 来移除纹身。 注意:当您对更改满意时,请确保不要再次添加cref 到提示中!一旦添加回来,“面部交换”将再次发生,那些不需要的属性将重新出现。 4. 有时,Midjourney 在正确将角色放置在背景中时会遇到一些困难。如果结果不连贯(例如,您看到头部朝后或图像被奇怪地裁剪),请尝试将 stylize增加到 800 1000。您也可以尝试将cw 同时降低到低于 100 的值,视情况而定。
2024-10-10
可以输出文档和表格的AI
以下是一些可以输出文档和表格的 AI 工具及相关使用方式: 关于 Excel 的 AI 工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,可在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件的 AI 工具,用户通过聊天形式告知需求,Copilot 自动完成如数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 使用 AI 处理文档和数据的方式: 1. GPT4 的代码解释器模式:允许上传文件到 AI,编写和运行代码,并下载 AI 提供的结果。可用于执行程序、运行数据分析、创建各种文件、网页甚至游戏。 2. Claude 2:对于处理文本特别是 PDF 表现出色。可以粘贴整本书到 Claude 的前一版本中取得不错的结果,新模型更强大。还可以通过询问后续问题来审问材料。 需要注意的是,这些系统仍可能产生幻觉,若要确保准确性,需检查其结果。随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到相关应用中,进一步提高工作效率和智能化水平。
2024-08-15
AI和AGI有什么区别
AI(人工智能)和 AGI(通用人工智能)主要有以下区别: 1. 任务范围: AI 通常是针对特定任务或范围较小的任务来设计和训练的,例如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等。 AGI 则具有能够完成任何人类可以完成的智力任务的能力,适用于不同的领域。 2. 认知能力: AI 不具备像人类一样的认知能力,无法超出为其设定的小范围领域来解决一般问题。 AGI 拥有人类水平的智能和理解能力,同时可能拥有某种形式的意识或自我意识。 3. 应用实例: 弱人工智能的例子包括 Siri 或 Alexa 等虚拟助手,流媒体服务所使用的推荐算法,以及为特定客服任务所设计的对话机器人。 目前还没有任何 AGI 系统的实际应用案例,它仍是人工智能研究的长期目标。 4. 发展阶段: AI 中的 ANI(弱人工智能)已经得到了巨大发展。 AGI 还没有取得巨大进展,目前仍处于理论概念阶段。
2025-01-10
向量数据库和矢量数据库的区别
向量数据库和传统数据库(可视为您所提到的“矢量数据库”)主要有以下区别: 1. 查找方式: 传统数据库需要精确的关键词或类别进行查找,如同在普通图书馆中需知道书的具体位置或分类。 向量数据库可以通过自然语言描述所需内容,系统能理解意图并找到最相关的内容。 2. 组织方式: 传统数据库中信息被严格分类和组织,类似图书馆里的书架和编号系统。 向量数据库中信息根据内在特征和相似性自然聚集,如同魔法图书馆里书籍自动根据内容相似性浮动聚集。 3. 灵活性: 传统数据库若要更换组织方式,可能需重新安排整个架构。 向量数据库中,新加入的数据会自动找到合适位置,无需重新组织整个系统。 4. 发现新内容: 传统数据库较难偶然发现相关但之前未知的内容。 向量数据库在搜索时可能发现许多相关但之前不知道的内容,因其理解内容本质而非仅依赖标签。 此外,向量数据库以多维向量形式保存信息,代表某些特征或质量,能根据数据的向量接近度或相似度快速、精确地定位和检索数据,从而实现根据语义或上下文相关性进行搜索。而传统数据库通常以表格形式存储简单数据,搜索依赖精确匹配或设定标准。 为了在人工智能和机器学习应用中利用非结构化数据(如文本、图像和音频等),需要使用嵌入技术将其转换为数字表示,嵌入过程通常通过特殊神经网络实现,使计算机能更有效地辨别数据中的模式和关系。
2025-01-10
stable diffusion和国内的这些AI绘画的模型有什么区别
Stable Diffusion 和国内的 AI 绘画模型主要有以下区别: 1. 数据集和学习方式: 在线的国内模型可以访问庞大且不断更新扩展的数据集,还能实时从用户的弱监督学习中获得反馈,从而不断调整和优化绘画策略。而 Stable Diffusion 通常受限于本地设备的计算能力,其数据集和学习反馈相对有限。 2. 计算能力: 在线的国内模型能利用云计算资源进行大规模并行计算,加速模型的训练和推理过程。Stable Diffusion 受本地设备计算能力限制,性能可能不如在线模型。 3. 模型更新: 在线的国内模型可以随时获得最新的版本和功能更新,更好地适应不断变化的绘画风格和技巧。Stable Diffusion 的模型更新相对较慢。 4. 协同学习: 在线的国内模型可以从全球范围内的用户中学习,更好地理解各种绘画风格和技巧。Stable Diffusion 则只能依赖于有限的本地模型,对绘画可能性的了解可能不够全面。 例如,Niji·journey 5 在二次元角色设计领域就展现出比 Stable Diffusion 更强大的性能和实用性。同时,国内还有 DeepSeek、阿里巴巴的 Qwen2 系列、清华大学的 OpenBMB 项目等在不同方面表现出色的模型。
2025-01-08
微调和增量训练的区别
微调和增量训练是在人工智能领域中用于改进模型性能的两种不同方法,它们有以下区别: 微调: 参数调整范围:分为全量微调(FFT)和参数高效微调(PEFT)。全量微调对全量的模型参数进行全量训练,PEFT 则只对部分模型参数进行训练。 数据使用:在较小的、特定领域的数据集上继续大语言模型(LLM)的训练过程,通过调整模型本身的参数来提高在特定任务中的性能。 效果和优势: 能大幅提高模型在特定任务中的性能,因为可以输入更多示例。 提高模型效率,可通过专门化模型使用更小的模型,且由于只对输入输出对进行训练,能舍弃示例或指令,进一步改善延迟和降低成本。 但经过微调的模型可能会失去一些通用性。 增量训练:文中未明确提及增量训练的相关内容。 总的来说,微调是一种针对特定任务和数据集对模型参数进行调整的有效方法,而增量训练的具体特点和与微调的详细对比在提供的内容中未充分阐述。
2025-01-07
我想知道你和Chat gpt的区别
以下是关于 ChatGPT 的相关介绍: 1. Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼,能够生成新内容,如文本、图像、音乐等。AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式,是 Generative AI 的应用结果。 2. 从 OpenAI 的官网可知,2022 年宣发时称 ChatGPT 是一种模型,在官网的帮助页面中又称其是一种服务。目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用(服务),它依赖 GPT 系列模型来运转。 3. ChatGPT 名称中的 GPT 为 Generative PreTraining Transformer,意为生成式、预训练、转换器。其本质是“单字接龙”,长文由单字接龙的回归所生成。GPT 作为大脑即模型需要训练,通过材料学习形成模型,训练目的是学习“提问和回答的通用规律”,实现举一反三。但它不是搜索引擎的升级版,存在可能混淆记忆、无法直接查看和更新所学、高度依赖学习材料、缺乏及时性和准确性等缺点。 4. ChatGPT 是一种基于 GPT(生成式预训练变换器)架构的人工智能模型,由 OpenAI 开发,是目前最先进的人工智能模型,是一种自然语言处理(NLP)工具,能够理解和生成接近人类水平的文本。目前 ChatGPT 官网有两个版本,GPT3.5 是免费版本,拥有 GPT 账号即可使用,但智能程度不如 GPT4,且无法使用 DALL.E3(AI 画图功能)和 GPTs 商店和高级数据分析等插件。GPT4 有 PLUS 套餐(20 美金一个月)、团队版和企业版,一般推荐使用 PLUS 套餐。
2025-01-03
ai和agi的区别
AI(人工智能)和 AGI(通用人工智能)主要有以下区别: 1. 任务范围: AI 通常指的是弱人工智能(ANI),是针对特定任务或范围较小的任务来设计和训练的系统,例如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等,只擅长执行提前定义好的任务,缺乏真正的理解和意识。 AGI 则是具有人类水平的智能和理解能力的系统,能够完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 2. 能力表现: 弱人工智能是高度专业化的,不具备像人类一样的认知能力,也无法超出为它设定的小范围领域来解决一般问题。 AGI 有能力在各种任务和环境中进行推理、学习、理解和适应。 3. 发展现状: 弱人工智能已经得到了巨大的发展,并在许多领域得到了广泛应用。 AGI 目前还只是一个理论概念,尚未有任何系统能达到这种通用智能水平。 图灵测试常被用于判断是否创造了真正的智能系统,若人类评审员在文本对话中无法区分真人和计算机系统,则该计算机系统被认为是“智能”的。
2024-12-30
如果用AI来画流程图、结构图的话,应该用哪款产品?
以下是一些可以用于使用 AI 来画流程图、结构图的产品: 1. Lucidchart: 简介:强大的在线图表制作工具,集成了 AI 功能,可自动化绘制多种示意图。 功能:拖放界面,易于使用;支持团队协作和实时编辑;丰富的模板库和自动布局功能。 官网:https://www.lucidchart.com/ 2. Microsoft Visio: 简介:专业的图表绘制工具,适用于复杂的流程图等,AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计。 功能:集成 Office 365,方便与其他 Office 应用程序协同工作;丰富的图表类型和模板;支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网:https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 3. Diagrams.net: 简介:免费且开源的在线图表绘制工具,适用于各种类型的示意图绘制。 功能:支持本地和云存储(如 Google Drive、Dropbox);多种图形和模板,易于创建和分享图表;可与多种第三方工具集成。 官网:https://www.diagrams.net/ 4. Creately: 简介:在线绘图和协作平台,利用 AI 功能简化图表创建过程。 功能:智能绘图功能,可自动连接和排列图形;丰富的模板库和预定义形状;实时协作功能,适合团队使用。 官网:https://creately.com/ 5. Whimsical: 简介:专注于用户体验和快速绘图的工具,适合创建多种示意图。 功能:直观的用户界面,易于上手;支持拖放操作,快速绘制和修改图表;提供多种协作功能,适合团队工作。 官网:https://whimsical.com/ 6. Miro: 简介:在线白板平台,结合 AI 功能,适用于团队协作和各种示意图绘制。 功能:无缝协作,支持远程团队实时编辑;丰富的图表模板和工具;支持与其他项目管理工具(如 Jira、Trello)集成。 官网:https://miro.com/ 使用 AI 绘制示意图的步骤: 1. 选择工具:根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户:注册并登录该平台。 3. 选择模板:利用平台提供的模板库,选择适合需求的模板。 4. 添加内容:根据需求添加并编辑图形和文字,利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享:若需要团队协作,可邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。 示例:假设需要创建一个项目管理流程图,可以按照以下步骤使用 Lucidchart: 1. 注册并登录:https://www.lucidchart.com/ 2. 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表:根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 5. 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-06
提示词的常见结构
提示词常见的结构包括以下几种: 1. 视频模型 Vidu 的提示词结构: 基本构成:主体/场景——场景描述——环境描述——艺术风格/媒介。需调整句式和语序,避免主体物过多/复杂、分散的句式描述,避免模糊术语表达,使用流畅准确的口语化措辞,避免过度文学化叙述,丰富、准确和完整的描述以生成特定艺术风格、满足需求的视频。 与画面联想程度的说明:以单帧图像为例,通过具体详实的位置描述/环境描述进行构图,帮助构建画面基本呈现效果;通过艺术风格描述进一步提升效果和氛围,统一画面风格。 2. DALL·E 自动优化提示词结构: 提示词生成指南:强调使用精确、视觉化的描述而非难以捉摸的概念,清晰明确的指示有助于生成高质量图像。 提示词结构:是一个包括媒介、主题、背景、风格特点等多个元素的模板。媒介指定图像应模仿的艺术形式;主题是图像焦点,包括颜色、姿势和视角等;背景描述主题与环境的关系,包括时间、光线方向等;风格特点包括图像的独特艺术特点。还提供了生成图像和提出新想法的具体步骤和要求,默认设置除非另有说明会使用默认宽高比和风格,同时提醒避免使用违反服务条款的词语或概念。 3. Runway 提示词结构: 基本提示:纯文本提示遵循清晰结构,将相机运动、场景和主题的细节划分为单独部分时最有效。非纯文本提示为图片+基本提示词结构,使用输入图像时应专注描述希望在输出中看到的动作,而非图像内容。
2025-01-06
大模型结构剖析
大模型的结构主要包括以下几个部分: 1. 基础层:为大模型提供硬件支撑和数据支持,例如 A100、数据服务器等。 2. 数据层:企业根据自身特性维护的垂域数据,分为静态的知识库和动态的三方数据集。 3. 模型层:包括 LLm(大语言模型,如 GPT,一般使用 transformer 算法实现)和多模态模型(如文生图、图生图等模型,训练所用数据为图文或声音等多模态数据集)。 4. 平台层:模型与应用间的平台部分,如大模型的评测体系或 langchain 平台等。 5. 表现层:也就是应用层,是用户实际看到的地方。 在大模型的运作方面,对于核心的模型层(LLm 和多模态),其原理如下: Encoderonly 模型通常适用于自然语言理解任务,如分类和情感分析,代表模型是 BERT。 Encoderdecoder 模型同时结合了 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容,用例包括翻译和摘要,代表是 google 的 T5。 Decoderonly 模型更擅长自然语言生成任务,如故事写作和博客生成,众多熟知的 AI 助手基本采用此结构。 大模型的特点在于: 预训练数据非常大,往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等,最先进的大模型一般用 TB 级别的数据进行预训练。 参数非常多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。
2025-01-06
如何根据虑库存水平、需求预测、补货成本、库存持有成本等因素,使用线性规划、动态规划、随机优化等方法来调整库存结构呢
很抱歉,目前没有关于如何根据您提到的库存水平、需求预测、补货成本、库存持有成本等因素,使用线性规划、动态规划、随机优化等方法来调整库存结构的具体内容。但我可以为您提供一些一般性的思路和步骤: 首先,需要对库存水平、需求预测、补货成本和库存持有成本等数据进行详细的收集和分析。 对于线性规划方法,您可以建立一个目标函数,例如最小化总成本(包括补货成本和库存持有成本),同时满足库存水平和需求预测的约束条件。通过求解这个线性规划问题,得到最优的库存调整策略。 动态规划则是将问题分解为多个阶段,在每个阶段根据当前状态和决策选择来优化未来的结果。在库存调整中,可以根据不同时期的库存和需求情况,逐步做出最优决策。 随机优化适用于需求存在不确定性的情况。您可以建立概率模型来描述需求的不确定性,然后通过优化算法找到在不确定性条件下的最优库存策略。 不过,具体的应用和实现需要根据您的实际业务情况和数据特点进行深入研究和定制化的建模。
2025-01-06
大模型结构剖析
大模型的结构主要包括以下几个部分: 1. 基础层:为大模型提供硬件支撑和数据支持,例如 A100、数据服务器等。 2. 数据层:这里的数据层并非用于基层模型训练的数据基集,而是企业根据自身特性维护的垂域数据,分为静态的知识库和动态的三方数据集。 3. 模型层:包括 LLm(大语言模型)或多模态模型。LLm 一般使用 transformer 算法实现,如 GPT;多模态模型用于文生图、图生图等,训练数据为图文或声音等多模态数据集。 4. 平台层:是模型与应用间的平台部分,如大模型的评测体系或 langchain 平台等。 5. 表现层:也就是应用层,是用户实际看到的地方。 在大模型的运作方面,对于核心的模型层,即 LLm 和多模态模型,其原理如下: Encoderonly 模型通常适用于自然语言理解任务,如分类和情感分析,代表模型是 BERT。 Encoderdecoder 模型同时结合了 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容,用例包括翻译和摘要,代表是 google 的 T5。 Decoderonly 模型更擅长自然语言生成任务,如故事写作和博客生成,众多熟知的 AI 助手基本都采用这种结构。 大模型的特点在于: 预训练数据非常大,往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,最先进的大模型一般用 TB 级别的数据进行预训练。 参数非常多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。
2025-01-06
根据画好的房屋结构草图,生成平面图
以下是一些能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 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。它在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,平台搭载的自主训练建筑大模型 ArchiMaster 由建筑设计院开发,软件的 UI 和建筑设计成果颜值在线。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面运用了 AI 技术。设计师预先输入房间面积需求和周边土地约束,软件能自动生成户型图,并可查看详细设计结果。 3. ARCHITEChTURES:这是一个 AI 驱动的三维建筑设计软件,为设计师提供全新设计模式。在住宅设计早期阶段,可引入相关标准和规范约束 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,包括自动导入设计图、自动区域划分、构件识别、强条审查和自动导出结果,同时为建筑信息自动建模打下基础,最终将建筑全寿命周期内的所有信息集成,实现数据汇总与管理。 每个工具都有特定的应用场景和功能,建议您根据具体需求选择合适的工具。但需注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-27