SolidUI
SolidUI 是一款基于人工智能的开源可视化工具，核心理念是“一句话生成任意图表”。它能将用户输入的自然语言描述直接转化为具体的图形表示，支持 2D 图表、3D 模型乃至复杂场景的快速构建。
传统数据可视化开发往往需要编写繁琐的代码或依赖专业设计软件，门槛较高。SolidUI 有效解决了这一问题，让非技术人员也能轻松实现专业的数据呈现。无论是开发者、数据分析师、研究人员还是设计师，都能利用它快速搭建可视化原型或自动化生成报告内容。
在技术层面，SolidUI 创新性地融合了自然语言处理与计算机图形学，拥有自研的文生图语言模型。项目采用人类反馈强化学习（RLHF）流程来持续优化生成质量，确保输出结果更贴合用户需求。此外，它还支持多种数据源接入、插件扩展及容器化部署，具备极高的灵活性与扩展性。如果你希望提升数据展示的效率和趣味性，SolidUI 将是一个得力助手。
使用场景
背景：某互联网公司的数据分析师小张，急需在明天晨会前完成一份包含全球各区域销售数据的 3D 动态演示文稿，但团队缺乏专职前端人员，时间非常紧迫。
没有 SolidUI 时
- 传统方式需手写 WebGL 或 Canvas 代码，配置三维坐标系和光照效果极其繁琐，新手几乎无法上手。
- 每次更新销售数据都要重新清洗格式并修改渲染逻辑，维护成本居高不下，响应速度慢。
- 想要实现交互式旋转查看细节，需额外集成复杂的第三方库，容易引发版本兼容性与性能问题。
- 设计稿与最终实现差距大，反复修改导致项目进度严重滞后，甚至可能错过汇报时机。
使用 SolidUI 后
- 只需描述“生成一个可交互的 3D 地球仪，用气泡大小表示销售额”，SolidUI 即刻输出完整场景。
- 内置多种 3D 场景模板，通过自然语言微调即可改变配色、视角及动画效果，无需编码。
- 支持直接对接数据库或 CSV 文件，自动解析数据并映射到图形元素上，实现数据驱动展示。
- 基于 RLHF 优化的模型确保生成的图表既美观又符合业务逻辑，大幅减少人工校对与调试时间。
核心价值总结：SolidUI 让非开发人员也能通过一句话构建专业级的 3D 数据可视化场景，彻底释放了创意落地的生产力。
运行环境要求
- 未说明
未说明
未说明
快速开始
SolidUI
一句话生成任意图表
简介
AI 生成的图形模型。
核心功能
- 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
- 支持大语言模型 (Large Language Model)
- 容器化部署
快速开始
这是什么？
随着文本生成图像语言模型的兴起，SolidUI 旨在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，以便快速构建 3D 数据展示场景。SolidUI 是一个创新项目，旨在将自然语言处理 (NLP) 与计算机图形学相结合，实现图表 (Vincent diagram) 的功能。通过构建自研的文生图 (Wensheng graph) 语言模型，SolidUI 利用 RLHF（人类反馈强化学习）过程实现从文本描述到图表生成的流程。
自研文生图语言模型
SolidUI 的图表 (Vincent graph) 语言模型是一种深度学习模型，可以将用户输入的自然语言描述转换为特定的图形表示。该模型在大量文本和图形数据上进行训练，并学习从文本到图形的映射关系。为了实现这一目标，SolidUI 的自研图表 (Vincent graph) 语言模型具有以下特点：
- 结合自然语言处理 (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，例如 2D、3D 和场景等
- 模型训练过程涉及大量文本和图形数据，以确保生成图形的质量和准确性
RLHF 流程
SolidUI 使用 RLHF（人类反馈强化学习）流程来优化图表 (Vincent graph) 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，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：用户对生成的图表进行评分，提供关于图表质量和准确性的反馈。
- 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：重复收集反馈和更新模型的过程，直到模型性能达到令人满意的水平。
通过此流程，SolidUI 的图表 (Vincent graph) 语言模型能够不断从用户反馈中学习和改进，产生更高质量和准确性的图形。
文档
有关 SolidUI 的完整文档列表，请参阅 SolidUI-Website
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我们欢迎并期待更多贡献者参与构建 SolidUI，无论是代码、文档还是其他形式的贡献，只要能帮助社区即可。
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版本历史
release-0.4.0-rc12023/10/24release-0.3.0-rc12023/09/20release-0.2.0-rc12023/08/13release-0.1.0-rc12023/06/27常见问题
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