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测绘地理信息可以使用的大模型有哪些？

Answer

以下是一些测绘地理信息可能使用到的大模型获取途径和相关信息：

  1. 常用的模型网站有：
  2. 关于 SDXL 大模型：
    • SDXL 的大模型分为两个部分，base + refiner 是必须下载的，base 是基础模型，用于文生图操作；refiner 是精炼模型，用于对生成的模型进行细化以生成细节更丰富的图片。此外，还有一个配套的 VAE 模型，用于调节图片的画面效果和色彩。
    • 想要在 webUI 中使用 SDXL 的大模型，首先要在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。然后将 base 和 refiner 放在“……\sd-webui-aki-v4.2\models\Stable-diffusion”路径下，vae 放在“……\sd-webui-aki-v4.2\models\VAE”路径下。
  3. 模型下载和分辨：
    • 在 Civitai 网站下载模型时，可通过科学上网，点击右上角筛选按钮找到所需模型类型，如 Checkpoint = 大模型、LoRA = Lora。感兴趣的模型可点击“Download”下载保存到电脑本地。
    • 模型下载保存地址：大模型可存放在 SD 根目录（即下载 SD 时存放的文件夹）；Lora 和 VAE 也有相应的存放位置。
    • 若不知道下载的模型类型及应存放的文件夹，可使用秋叶的模型解析工具 https://spell.novelai.dev/，将模型拖动到空白处查看模型信息。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

SD新手：入门图文教程

模型能够有效地控制生成的画风和内容。常用的模型网站有：[Civitai|Stable Diffusion models,embeddings,hypernetworks and more](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//civitai.com/)>[Models-Hugging Face](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//huggingface.co/models)>[SD-WebUI资源站](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.123114514.xyz/models/ckpt)>[元素法典AI模型收集站-AI绘图指南wiki(aiguidebook.top)](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aiguidebook.top/index.php/model/)>[AI绘画模型博物馆(subrecovery.top)](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aimodel.subrecovery.top/)[heading3]模型安装[content]下载模型后需要将之放置在指定的目录下，请注意，不同类型的模型应该拖放到不同的目录下。模型的类型可以通过[Stable Diffusion法术解析](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//spell.novelai.dev/)检测。大模型（Ckpt）：放入models\Stable-diffusionVAE模型：一些大模型需要配合vae使用，对应的vae同样放置在models\Stable-diffusion或models\VAE目录，然后在webui的设置栏目选择。Lora/LoHA/LoCon模型：放入extensions\sd-webui-additional-networks\models\lora，也可以在models/Lora目录Embedding模型：放入embeddings目录

【SD】向未来而生，关于SDXL你要知道事儿

SDXL的大模型分为两个部分：第一部分，base+refiner是必须下载的，base是基础模型，我们使用它进行文生图的操作；refiner是精炼模型，我们使用它对文生图中生成的模型进行细化，生成细节更丰富的图片。第二部分，是SDXL还有一个配套的VAE模型，用于调节图片的画面效果和色彩。这三个模型，我已经放入了云盘链接中，大家可以关注我的公众号【白马与少年】，然后回复【SDXL】获取下载链接。想要在webUI中使用SDXL的大模型，首先我们要在秋叶启动器中将webUI的版本升级到1.5以上。接下来，将模型放入对应的文件夹中，base和refiner放在“……\sd-webui-aki-v4.2\models\Stable-diffusion”路径下；vae放在“……\sd-webui-aki-v4.2\models\VAE”路径下。完成之后，我们启动webUI，就可以在模型中看到SDXL的模型了。我们正常的使用方法是这样的：先在文生图中使用base模型，填写提示词和常规参数，尺寸可以设置为1024*1024，进行生成。我这边使用了一个最简单的提示词“1girl”，来看看效果。生成的图片大家可以看一下，我觉得是相当不错的。我知道大家心里可能会想——“就这，还好吧，也没有那么惊艳吧？”，那么，我用同样的参数再给你画一幅sd1.5版本的图像，你就能看出进步有多大了。是不是没有对比就没有伤害？SDXL，真香！

教程：超详细的Stable Diffusion教程

除了链接里面给大家分享的模型，大家肯定还想去找更多更好看的模型而大多数的模型都是在Civitai（C站）这个网站里面https://civitai.com/现在就给大家说一下C站的使用方法：01.科学上网这个没法教，大家只能自己想办法了02.点击右上角的筛选按钮，在框框里面找到自己需要的模型类型Checkpoint=大模型LoRA=Lora常用的就是这两个03.看照片，看到感兴趣的就点进去点击右边的“Download”，也就是下载，保存到电脑本地，文件保存到哪里在这一节的第二部分另外，我们还可以点击左上角的“Images”这里就是看别人已经做好的图片，找到喜欢的点进去点进去之后的页面我们就可以看到这张图的全部信息，直接点击Lora和大模型，可以直接跳转到下载页面下面的就是照片关键词和其他信息点击最下面的“Copy...Data”就可以复制图片的所有信息回到SD，粘贴到关键词的文本框，点击右边的按钮这些信息就会自动分配要注意的就是，大模型是需要我们手动去换的！这样我们就可以生成出跟大神几乎一样的照片了！（电脑网络配置的不同，出来的照片有细微差别）[heading2]2.模型下载到哪里[content]这里大家就直接看我文件的保存地址，找到自己电脑里的01.大模型这里的SD根目录就是大家在下载时，存放SD的那个文件夹02.Lora03.VAE[heading2]3.如何分辨模型[content]如果我们下载了一个模型，但不知道它是哪个类型的，不知道要放到哪个文件夹我们就可以用到这个秋叶的模型解析工具https://spell.novelai.dev/把模型拖动到空白处接着就会自动弹出模型的信息在模型种类里面就可以看到是什么模型啦！

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与测绘相关的AI工具有哪些
以下是与测绘相关的一些 AI 工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，包括逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图的创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码的工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许用户创建各种类型的图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-10
大模型讲解
大模型是指输入大量语料，使计算机获得类似人类“思考”能力，能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 大模型的训练和使用过程可以用“上学参加工作”来类比： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 2. 确定教材：大模型需要大量数据，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：选择合适算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称之为推导（infer）。 在 LLM 中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，会被数字化形成词汇表，便于计算机处理。为让计算机理解 Token 之间的联系，还需把 Token 表示成稠密矩阵向量，这个过程称为 embedding，常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe，基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM，基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力（Selfattention）机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。大模型的“大”在于用于表达 token 之间关系的参数多，主要是模型中的权重（weight）与偏置（bias）。 从整体分层的角度来看，大模型整体架构分为以下几层： 1. 基础层：为大模型提供硬件支撑、数据支持，如 A100、数据服务器等。 2. 数据层：包括静态的知识库和动态的三方数据集。 3. 模型层：有 LLm（大语言模型，如 GPT，一般使用 transformer 算法实现）或多模态模型（如文生图、图生图等模型，训练数据与 llm 不同，用图文或声音等多模态数据集）。 4. 平台层：如大模型的评测体系、langchain 平台等，提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层：即应用层，是用户实际看到的地方。
2025-02-20
生成3d模型可以让模型动起来吗？
生成 3D 模型后是可以让模型动起来的。例如，通过以下工具和流程可以实现： 工具链：Midjourney（生成等距图像）→Trellis（图像转 3D 模型）→Browser Lab（浏览器内 3D 编辑器）。 步骤： 使用 Midjourney 生成等距 3D 场景，提示词示例：3D isometric bedroom with a bed and desk。（DALLE 3 也可测试） 用 Trellis 工具将图像转为 3D 模型（支持 Tripo 3D 等其他工具）。工具地址： 下载生成的 3D 模型（GLB 文件或高斯分布文件），然后导入 Browser Lab 编辑器中进一步编辑。编辑器地址： 结合可灵 AI、Hailuo AI、Runway 等工具可让场景中的人物动起来。 对于文物雕塑上色，可使用 runway 让固有想法的物体变得动态，runway gen3 的 V2V 可以让物体重新建模、重新上色，再把背景上个色，传到剪映，加上 BGM。 先上传图片，运用提示词，只要让物体动起来就行，一次可能不成功，可以多次抽卡（分够的话）。 生成好的视频的左下方，点击“Reuse”，再点击上方出现的“Video to Video”，视频就会跳转到我们的工作台。 再在下方输入提示词“3D modeling with vibrant colors”等待生成。 再重复上面一个步骤，把提示词换成“Changing the background to the universe,the body emits light”。 最后导入剪映，按照自己喜欢的风格，剪成一个小短片。 另外，可以用即梦 S2.0（或其他可以动效的工具）出动态视频，在剪映提前转成 9:16 或 16:9 的大小，否则 runway 会裁剪尺寸。
2025-02-20
你用的是什么ai模型
以下是关于所使用的 AI 模型的相关信息： 我使用的是 GPT4，其他模型的效果不太好。如果您使用 GPT4 总结的内容质量不行，可以点击“重试”按钮让其重新总结。 默认情况下，Cursor Chat 将 OpenAI 的 GPT4（具体为 GPT4Turbo 实例）用于其 AI 模型，您可以通过选择喜欢的 AI 模型，且为 Chat 选择的模型会保存供未来使用。 有实例中使用的是阿里千问模型。
2025-02-20
你是基于什么模型？
我调用的是抖音集团的云雀大模型。 Gemini 模型是基于 Transformer 解码器构建的，对模型结构进行了优化，主要为大规模稳定训练及在 Google 的 TPU 上推理优化。它能适应与各种音频和视觉输入交织的文本输入，并生成文本和图像输出，经过训练支持 32k 的上下文长度，采用高效的注意机制。 麦橘超然 MajicFlus 是一款基于 flux.dev 微调融合的模型，专注于高质量人像生成，尤其擅长亚洲女性，有卓越人像生成能力、广泛适用性、简单易用等特点。多位社区成员基于模型制作的 LoRA 一同发布，扩展了功能与表现力，但它对社区大部分的 lora 不完美兼容，需降低权重至 0.5 以下。
2025-02-20
模型微调是怎么实现的
模型微调是一种迁移学习技术，常用于深度学习中。其基本思路是先有一个在大量数据上预训练的模型，已学会一些基本模式和结构，然后在特定任务数据上继续训练以适应新任务。 以下是关于模型微调的具体实现步骤： 1. 准备和上传训练数据。 2. 训练新的微调模型： LoRA 微调： 脚本见：。 具体实现代码见。 单机多卡的微调可通过修改脚本中的include localhost:0 来实现。 全量参数微调： 脚本见：。 具体实现代码见。 3. 加载微调模型： LoRA 微调：基于 LoRA 微调的模型参数见基于 Llama2 的中文微调模型，LoRA 参数需和基础模型参数结合使用。通过加载预训练模型参数和微调模型参数。 全量参数微调：调用方式同模型调用代码示例，只需修改其中的模型名称或保存路径。 微调的优点包括： 1. 比即时设计更高质量的结果。 2. 能够训练比提示中更多的例子。 3. 由于更短的提示而节省了 Token。 4. 更低的延迟请求。 微调目前仅适用于以下基础模型：davinci、curie、babbage 和 ada。 以下是两个帮助理解微调概念的例子： 1. 情感分类：先使用大量语料库预训练模型，使其学会基本语法和单词语义，再收集标注过的电影评论（积极或消极）继续训练模型，使其学会判断评论情感。 2. 图像分类：先使用大量图片（如 ImageNet 数据集）预训练模型，使其学会识别图片中的基本形状和纹理，再收集标注过的猫和狗的图片继续训练模型，使其学会区分猫和狗。
2025-02-19
汇总一下现在的大语言模型都有哪些，国外和国内的模型分别列出来
以下是国内外的大语言模型汇总： 国外大语言模型： GPT4（OpenAI）：目前最先进的自然语言生成模型，可用于回答问题、撰写文章等。 Gemini Ultra（Google）：多模态人工智能模型，采用神经网络架构，对标 GPT4，可用于回答问题、生成代码、处理文本等。 Claude 3 Opus（Anthropic）：多模态模型，能处理超过 1 百万 token 的输入，具有实时聊天、数据处理、分析预测等功能；实现了接近完美的召回率。 国内大语言模型： 文心一言（百度）：大语言模型，可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。 讯飞星火：目前体验效果较好。 悟道・天鹰（北京智源人工智能研究院）：首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。 清华 ChatGLM 。 此外，国内还有通用模型如通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；还有垂直模型，专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。
2025-02-19
AI使用文档
以下是一份关于如何使用 AI 来做事的指南： 一、当前 AI 系统的发布情况 越来越强大的人工智能系统正快速发布，如 Claude 2 、Open AI 的 Code Interpreter 等，但似乎没有相关实验室提供用户文档，用户指南多来自 Twitter 影响者。 二、处理文档和数据 1. 处理文本，特别是 PDF ，Claude 2 表现出色。可以将整本书粘贴到 Claude 的前一版本中，新模型更强大。通过询问后续问题来审问材料，但需注意系统仍会产生幻觉，若要确保准确性需检查结果。 2. 对于数据和代码相关： 代码解释器是一种 GPT 4 模式，允许上传文件、编写和运行代码、下载结果，可用于执行程序、数据分析、创建各种文件、网页甚至游戏。但使用它进行未经培训的分析存在风险。 对于大型文档或同时处理多个文档，可使用 Claude 2 ；对于较小的文档和网页，可使用 Bing 侧边栏（ Edge 浏览器的一部分），但上下文窗口大小有限。 希望以上内容对您有所帮助。若想了解更多关于特定任务类型或工具使用的详细信息，可提前阅读相关文章。
2025-02-20
0到1使用大语言模型
以下是关于 0 到 1 使用大语言模型的相关内容： Ollama 框架： 1. 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 2. 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。 3. 提供模型库，用户可从中下载不同参数和大小的模型，通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型，例如修改温度参数调整创造性和连贯性，或设置特定系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装完后，确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动 ollama 应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认。 大模型安全： 1. 通过对齐（指令调优）使语言模型更好理解人类意图并增加安全保障，可拆解为监督微调、获取 reward model 和强化学习调整输出分布两部分。 2. LLAMA2 专门使用安全有监督微调确保语言模型安全。 3. 强化学习通过引入人类反馈数据调整模型输出分布，使模型面对训练分布外数据时能拒绝不当回答。 4. 但 Alignment 并不足以防护所有安全问题，存在越狱（Jailbreak）情况，导致模型对齐失效。 5. 还需关注隐私问题。 大模型架构与特点： 1. 包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 三种架构，目前熟知的 AI 助手多为 decoderonly 架构。 2. 大模型预训练数据量大，来自互联网，参数多，如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 已达 170B 参数。 3. GPT3 可根据任务描述和示例完成任务，ChatGPT 则通过对话完成任务，二者在形式和安全性上有差别。
2025-02-19
我想做一个产品（生涯规划领域的垂直大模型），这个产品服务的对象是所有人：帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己，了解自己的天赋、兴趣、优势，然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业，并且能够个性化地推荐相关的行业和职业，包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析，并给出产品的发展规划，别忘了给这个项目起一个名字。
以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划，并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析： 1. 需求广泛：帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求，涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性：可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据，包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持：当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能，能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划： 1. 数据收集与整理：广泛收集各类职业数据，建立丰富的数据库，确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化：利用收集到的数据进行模型训练，不断优化模型，提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发： 个性化测评：开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐：根据用户的特点，提供个性化的行业和职业推荐，并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新：随着行业变化，及时更新数据和模型，以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化：设计简洁、易用的界面，提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广：通过线上线下多种渠道进行推广，提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。
2025-02-18
请介绍一下如何使用AI进行PPT生成
以下是使用 AI 进行 PPT 生成的方法： 1. 利用闪击： 访问国内网站 https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite ，无需魔法。 选择模板。 将准备的大纲转换成适配闪击的语法，可参考官方使用指南：https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650 。 点击文本转 PPT，并在提示框中选择确定，得到转换后的 PPT。 可在线编辑，但导出有会员限制。 2. 以爱设计为例： 导入大纲到工具生成 PPT，其他工具操作方式大同小异，基本基于 Markdown 语法的内容来完成 PPT 生成。 优化整体结构，按照公司要求自行优化字体、图片等元素，针对下载后的 PPT 可删改内容。 3. 结合 GPT4、WPS AI 和 chatPPT： 先让 GPT4 生成 PPT 大纲。 把大纲导入到 WPS 当中，启用 WPS AI 一键生成 PPT。 让 chatPPT 添加一些动画。 手动修改细节，如字体、事实性错误等。
2025-02-18
动漫制作中如何使用ai辅助工作
在动漫制作中使用 AI 辅助工作，大致流程如下： 1. 面临时间和金钱的双重压力，需找到适合的制作捷径。AI 目前主要是辅助工具，负责搞定图和片，其他部分仍依赖人工。 2. 效率至关重要。和视频相关的所有内容、资料都记录在飞书文档里。 3. 分工方面，有人负责前期的内容构思和脚本编写，有人主要负责图片、视频生成和视频剪辑。 4. Midjourney 提示词围绕皮克斯、迪士尼、3D 风格来写，例如："a small white Chiense dragon,anthropomorphic,Smile with surprise,wearing a school uniform,looking at a blurry gift box in the foreground,super closeup shot,camera focus on his face,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style,blurry classroom scene,bright sunshinear 16:9niji 6"，重点是"a small white Chiense dragon,anthropomorphic,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style"，尺寸比例 16:9，模型选择 niji 6，其他根据需求调整。 5. 动画制作主要使用 Runway，因其控制笔刷有优势。
2025-02-18
哪一款AI 可以实现参考一张柱状图，使用我提供的数据，生成同样的柱状图
以下两款 AI 可以实现参考一张柱状图，使用您提供的数据生成同样的柱状图： 1. PandasAI：这是让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具，在 GitHub 已收获 5.4k+星。它并非 Pandas 的替代品，而是将 Pandas 转换为“聊天机器人”，用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题，它会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答。目前仅支持 GPT 模型，OpenAI API key 需自备。例如，输入“pandas_ai.run”，即可生成相关柱状图。链接：https://github.com/gventuri/pandasai 2. DataSquirrel：这是一款自动进行数据清理并可视化执行过程的数据分析工具，能帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告。目前平台提供的用例涵盖了 B2B 电子商务、人力资源、财务会计和调查数据分析行业。平台符合 GDPR/PDPA 标准。链接：https://datasquirrel.ai/
2025-02-18