本技术介绍了一种创新方法和系统,旨在利用大型语言模型辅助生成车辆的三维模型。该方法涉及获取样本车辆的三维结构模型信息,并输入待解析的图片、示例图片以及第一提示词至大型语言模型,以输出待解析图片的解析结果。
背景技术
近年来,人工智能领域特别是自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)领域取得了显著的进展。在这些进展中,语言模型,尤其是大型的预训练语言模型,如ChatMindAi(Generative Pretrained Transformer)系列、BERT(Bidirectional EncoderRepresentations from Transformers)等,已成为处理和理解自然语言的核心技术。
在针对汽车的建模工作中,建模师都是通过用户给到的物体图片进行模型,需要去找通用的模型修改,或者从白膜重新建模型,建模师每次都要花大量的时间浪费在找通用的模型修改,或者从白膜重新建模型,建模效率较低。
实现思路