Jun, 2021

SketchGen: 生成受限 CAD 素描

PDF
TL;DR使用基于变换器架构的生成模型 SketchGen 来处理计算机辅助设计中基本段和约束的异构性问题，并证明其在生成完整标志和预测给定图案的约束方面明显优于目前的状态 - of-the-art 模型。
computer-aided designcadgenerative modeltransformer architectureconstraint prediction
发现论文，激发创造
  • SketchGraphs: 一个用于计算机辅助设计关系几何建模的大规模数据集

    该论文介绍了 SketchGraphs 数据集，利用机器学习模型可以实现对几何设计图的参数化，生成以及约束条件的预测。

    Jul, 2020

  • Vitruvion：参数化 CAD 素描生成模型

    本文提出一种基于生成建模的参数化 CAD 设计方法，利用机器学习技术，实现自动补全、约束推断和条件合成功能，支持部分作图和手绘图像匹配，并能够在机械设计工作流中发挥重要的作用。

    Sep, 2021

  • 计算机辅助设计中的工程草图生成

    本文提供了两种生成模型（CurveGen 和 TurtleGen）用于工程素描生成，为综合和构建参数化 CAD 模型迈出了第一步，并通过感知评估表明，与当前领先的工程素描生成技术相比，该技术能够生成更加逼真的工程素描。

    Apr, 2021

  • CAD 草图的参数化基元分析与 Vision Transformer

    在工业产品设计中，计算机辅助设计（CAD）草图的设计和分析起着关键作用，主要涉及 CAD 基元及其基元约束。为了解决自回归模型中误差累积和自我监督模型设计的复杂性带来的挑战，我们提出了一个两阶段网络框架。该框架由基元网络和约束网络组成，将草图分析任务转化为一个集合预测问题，以加强对基元和约束的有效处理。通过将目标类型与参数解耦，该模型在减少复杂性的同时增加了灵活性和优化。此外，约束网络还结合了指针模块，明确指示约束参数和基元索引之间的关系，提高了可解释性和性能。对两个公开可用的数据集进行的定性和定量分析证明了该方法的优越性。

    Jun, 2024

  • 计算机辅助设计作为语言

    本文介绍了一种机器学习模型，该模型能够自动生成 CAD 模型中最具挑战性的 2D 草图，并为开发可帮助工程师更轻松创建更好的设计的智能工具铺平了道路。该方法结合了通用语言模型技术和现成的数据序列化协议，适应了领域的复杂性，并在无条件合成和图像转换为草图方面表现出良好的性能。

    May, 2021

  • DeepCAD：用于计算机辅助设计模型的深度生成网络

    提出了基于 Transformer 的 CAD 生成模型，能够自动编码和随机生成 3D 形状，为此创建了一个包含 178,238 个模型的 CAD 数据集，并公开该数据集以促进未来的研究。

    May, 2021

  • Sketch2CAD：上下文中的草图顺序 CAD 建模

    本文提出了一种基于草图的 CAD 建模系统，通过深度神经网络对 CAD 操作进行识别，以解决解析二维草图模糊不清的问题，并使用合成的 CAD 操作序列进行训练。实验表明，该系统可以快速创建各种不同的对象，是一种与现有 CAD 建模系统交互的替代方式。

    Sep, 2020

  • Deep3DSketch+: 从单个手绘草图快速进行三维建模

    AR/VR 发展迅速，对 3D 内容需求巨大。本研究提出一种基于手绘草图的 3D 建模方法，使用单个手绘草图生成高保真内容，无需多个视图或步骤。采用端到端方法，引入轻量级生成网络和结构感知对抗训练，并通过 Stroke Enhancement Module（SEM）捕捉结构信息，提升性能。实验证明该方法在合成和真实数据集上具有最先进的性能。

    Sep, 2023

  • 3D VR 草图引导的 3D 形状原型制作和探索

    该研究旨在探索利用虚拟现实草图作为 3D 模型生成网络的条件模态之一，通过使用多模态 3D 形状表示和实现物理合理性的方法，在模型训练过程中采用特定的损失函数以生成遵循输入草图结构的多个 3D 模型的问题。

    Jun, 2023

  • OpenECAD: 一个高效的计算机辅助设计的视觉语言模型

    通过微调预训练模型创建了 OpenECAD，利用视觉语言模型的视觉、逻辑、编码和通用能力，将 3D 设计图像转换为高度结构化的 2D 草图和 3D 构造命令，并可直接与现有 CAD 工具的 API 一起使用，以生成项目文件。为了训练网络，创建了一个新的 CAD 数据集以满足视觉语言模型的需求。

    Jun, 2024