1. 3D 仿生建筑师 AI 智能体架构
3D 生物建筑师 AI 智能体旨在通过文本和图像参考学习特定类型的生物智能，生成结构设计输出（假设、视觉描述和图像可视化）。
2. 实现3D 生物建筑师
请下载并打开以下工作流程。🔽
通过网盘分享的文件：L3-3D仿生建筑师.json
链接: https://pan.baidu.com/s/1jttH1rbe9UEQl6nPpOK3jw?pwd=c6qx 提取码: c6qx
你可以使用珊瑚的图像进行测试。
3. 工作流程解释
3.1 基本参数
模型名称及图片上传
在这个工作流中，由于加入了图片理解能力，因此使用两个模型，一个为常见的文字处理模型（deepseekV3），另一个是能够“观察”和“理解”图片的多模态模型，需要注意两个模型的名称并不一样。
图片上传区上传你希望 AI 观察作为参考的图片
种子/seed
设置模型参数。注意模型种子（model seed），默认情况下，它会在每轮运行后更新，这意味着即使输入相同，它也会不断生成新的输出。
温度/temperature
Temperature/温度数值
控制的是大语言模型的自由发挥程度，越接近0答案会越“准确和保守谨慎”，越接近1会越“有趣和放飞自我”。
3.2 大语言模型文字处理部分
LLM“大脑”用于处理 COT（思维链）。前一个模型的输出将作为用户提示输入到下一个节点。
当你更改图像时，请记住在此处保持生物名称与图像一致。
你也可以在第二个“大脑”中更改设计目标建筑类型。
3.3 图像生成部分
你可以像在普通工作流程中一样更改图像生成参数。
如果你想测试相同的图像提示输入，可以在其他独立的图像生成工作流程中进行，而不是运行整个3D 生物建筑师。因为运行 LLM 工作流程会消耗 token 费用。
Ps：本流程中使用的 SDXL 模型，以期获得更好的效果，如果你不想下载新模型，也可以使用 sd 1.5模型，但是注意要将生成图片的尺寸修改回 512x512。
SDXL 模型下载地址：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/blob/main/sd_xl_base_1.0.safetensors
4. 进一步思考
4.1 提高输出质量的技巧
- 微调提示（借助 AI 的帮助）
- 更换更强大的模型（如 gpt-4o、Claude、DeepseekR1）。
- 升级图像生成部分：
- 使用增强的风格 LoRA。
- 使用更好的基础模型（如微调的 SDXL 或 Flux）。
- 更改思维链的结构。
4.2 更复杂和强大的 AI 代理
- 我们能否将其与其他图像输入控制方法结合使用？（例如 ip-adapter）。
- 我们能否使用 AI 代理来批评其自身的输出并实现自我改进？
