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HJPLUS.DESIGN.AI_Connector – 讓你的Grasshopper可以跟AI伺服器溝通。

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HJPLUS.DESIGN.AI_Connector 是本公司為 Grasshopper 開發的小功能，讓使用者能夠透過 Grasshopper 與 相對應的AI伺服器 進行即時通訊，發送請求並接收 AI 處理後的回應。此工具目的在於嘗試將需要 AI 輔助的建築、設計與工程應用，能夠透過 LLM（大型語言模型）提升設計流程的智慧化與自動化。授權為MIT，歡迎自行取用。

Component List(Ver.250504):

  • Ollama Connector
  • Gemini Connector
  • ComfyUI Connector
    • ComfyUI Connector
    • ComfyUI Model Loader
    • ComfyUI ControlNet Loader
    • ComfyUI Sampler Loader
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描述

簡介

HJPLUS.DESIGN.AI_Connector 是本公司為 Grasshopper 開發的小功能，讓使用者能夠透過 Grasshopper 與 相對應的AI伺服器 進行即時通訊，發送請求並接收 AI 處理後的回應。此工具目的在於嘗試將需要 AI 輔助的建築、設計與工程應用，能夠透過 LLM（大型語言模型）提升設計流程的智慧化與自動化。授權為MIT，歡迎自行取用。

Component List(Ver.250504):

  • Ollama Connector
  • Gemini Connector
  • ComfyUI Connector
    • ComfyUI Connector
    • ComfyUI Model Loader
    • ComfyUI ControlNet Loader
    • ComfyUI Sampler Loader

Ollama Connector 使用說明

版本： 0.1
更新日期： 2025/03/26

使用方式

1. 安裝與設定

  1. 確保已安裝 Grasshopper 並可正常運行。
  2. 下載並安裝 HJPLUS.DESIGN.AI_Connector.gha
  3. 在 Grasshopper 內拖曳 Ollama Connector 元件至畫布。

2. 連線至 Ollama 伺服器

  1. 設定 伺服器 URL（例如 http://localhost:11434/api），若您沒有自己的ollama伺服器，請先建一個。
  2. 選擇 AI 模型（例如 mistral, llama）。
  3. 定義 輸入Pormpt，如幾何數據、參數、設計條件等，此資料必須為單一資料。
  4. 點擊運行，即可獲取 AI 分析後的結果。

3. 處理回應

  • 可將回應數據傳遞至 Grasshopper 內的其他元件 進一步處理。
  • 可視化 AI 產出的結果，如生成的文字描述、優化參數、設計建議等。

使用條件

  • 環境要求：需安裝 Rhino 8 以上版本，並啟用 Grasshopper。
  • 伺服器需求：需要有可運行的 Ollama 伺服器，可在本機或雲端部署。
  • 網路連線：需穩定的網路環境。

Geimini Connector 使用說明

版本： 0.1
更新日期： 25/03/28

使用方式

  1. 安裝與設定

    • 確保已安裝 Rhino 8 以上版本，並啟用 Grasshopper。

    • 下載並安裝 HJPLUS.DESIGN.AI_Connector.gha。

    • 在 Grasshopper 內拖曳 Geimini Connector 元件至畫布。

  2. 連線至 Geimini 伺服器

    • 需要申請 Google API KEY，步驟如下：

      • 進入 Google Cloud Console，並創建一個專案。

      • 開啟 “Geimini API” 並啟用該 API。

      • 在 API & Services 中選擇 Credentials，並生成 API Key。

      • 複製 API Key。

    • 在 Geimini Connector 元件內，您剛才獲得的 API Key輸入到api_key。

    • 選擇 AI 模型（例如 gemini-2.0-flash）。

    • 定義輸入 Prompt，如幾何數據、參數、設計條件等，並確保資料格式為單一資料。

    • 點擊運行，即可獲取 AI 分析後的結果。

  3. 處理回應

    • 可將回應數據傳遞至 Grasshopper 內的其他元件進一步處理。

    • 可視化 AI 產出的結果，如生成的文字描述、優化參數、設計建議等。

使用條件

  • 環境要求：

    • 需安裝 Rhino 8 以上版本，並啟用 Grasshopper。

  • 伺服器需求：

    • 需要有Google API KEY。

  • 網路要求：

    • 需穩定的網路環境以確保 API 的正確運行。

優勢

  • 提升設計智慧化

    • 通過 自然與語言與AI 模型溝通，自動提供設計建議和最佳化方案，減少人工決策時間。

  • 簡單整合至 Grasshopper

    • 使用 Grasshopper 元件形式運行，無需額外編碼即可快速與相關的AI伺服器互動。

  • 支援多種 AI 模型

    • 根據不同設計需求，選擇適合的 AI 模型進行分析與建議。

  • 靈活調整設計流程

    • 根據實際需求，靈活調整資料格式、模型及回應處理方式，滿足各種設計需求。

  • 跨平台支援

    • 支援多平台，理論上可在任何運行Rhino8及Grasshopper 的平台上使用，無縫整合。

使用DEMO

ComfyUI Connector 使用說明

版本： 0.1
更新日期： 2025/05/02

使用方式

1. 安裝與設定

  1. 確保已安裝 Grasshopper 並可正常運行。
  2. 下載並安裝 HJPLUS.DESIGN.AI_Connector.gha
  3. 在 Grasshopper 內拖曳 ComfyUI Connector 系列元件至畫布。

2. 連線至 ComfyUI 伺服器

  1. 設定 伺服器 URL（例如 http://localhost:8188），若您沒有自己的ComfyUI伺服器，建議使用Krtia+krita-ai-diffusion。
  2. 設定截圖儲存路徑。
  3. 依序設定Checkpoint、ControlNet、Sampler（例如 mistral, llama）。
  4. 輸入Pormpt。
  5. 點擊運行，請在ComfyUI介面查看結果。

3. 處理回應

  • 在ComfyUI介面儲存選定的成果。

使用條件

  • 環境要求：需安裝 Rhino 8 以上版本，並啟用 Grasshopper，若被要求安裝Grasshopper python環境下的requests套件請手動安裝。
  • 伺服器需求：需要有可運行的 ComfyUI 伺服器，可在本機或雲端部署。
  • 網路連線：需穩定的網路環境。

使用DEMO

AI_Connector 應用案例

  • 結構分析輔助：透過 AI 計算並提供最佳結構建議。
  • 參數最佳化：利用 AI 找出最適合的設計參數組合。
  • 數據分析：解析輸入數據，並提供統計與建議。
  • 其他：等各方大神開發。

免責聲明

  1. 我們希望藉由這個功能引發更多的討論與回響，讓建築營造業和加工製造業更容易踏入新技術領域。下載請將其加入購物車並結帳（0元）後進行下載。
  2. 此功能使用各平台官方公開的 API 開發。因此，本公司並不以此功能進行任何販售或營利行為，純粹出於自願開發與分享。
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