Sep, 2024

Text2CAD: 从初学者到专家级别的文本提示生成顺序CAD模型

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TL;DR本研究解决了在现代软件中原型化复杂计算机辅助设计（CAD）模型时因缺乏智能系统而导致的时间消耗问题。我们提出了Text2CAD，这是首个用于根据设计师友好的指令生成文本到参数化CAD模型的AI框架，具备处理各种技能水平的能力。我们的框架显示出在AI辅助设计应用中的巨大潜力。
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

  • 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

  • SketchGen: 生成受限 CAD 素描

    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。

    Jun, 2021

  • 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

  • Query2CAD：使用自然语言查询生成CAD模型

    使用大型语言模型的Query2CAD框架通过多次迭代和细化，生成CAD设计的可执行宏，并且在自我细化循环中进行CAD模型的生成和优化，实现53.6%的成功率，并通过不断的迭代对CAD设计进行了进一步的改进。

    May, 2024

  • 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

  • Text2VP：用于视觉程序设计和参数建模的生成式人工智能

    本研究将生成的人工智能（AI）与建筑设计相整合，创造并研究了一种创新的生成AI在参数建模中的应用，通过定制的文本-可视化编程（Text2VP）GPT自动生成基于图形的可视化编程工作流程，准确反映用户的设计意图，以及允许用户交互式更改参数值。

    Jun, 2024

  • CAD引导的生成模型：可行性和新颖性工程设计之路

    本文介绍了一种通过CAD图像提示来改善设计可行性的方法，并通过自行车设计任务的案例研究探究了该方法的实用性，结果表明CAD图像提示成功地帮助了文本到图像模型创建更具可行性的设计图像，并提供了在工程设计过程中选择适当的CAD图像提示权重的指南，有效利用我们的CAD图像提示方法可以拓宽文本到图像模型在工程设计中的应用范围。

    Jul, 2024

  • CadVLM：在参数化计算机辅助设计草图生成中桥接语言与视觉

    本研究针对参数化计算机辅助设计（CAD）在精确草图建模方面面临的挑战，提出了一种新方法。通过开发CadVLM，一个能够有效处理工程草图的视觉语言模型，我们首次将多模态大型语言模型应用于参数化CAD生成，显著提升了CAD草图生成任务的性能，如自动补全和自动约束生成。这一工作为计算机辅助机械设计领域带来了重要进展。

    Sep, 2024