Sep, 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

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TL;DR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。
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

  • 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

  • 从概念到制造：评估用于工程设计的视觉语言模型

    利用GPT-4V模型进行了一项广泛评估，涵盖概念设计、系统级和详细设计、制造和检验以及工程教育等四个主要领域的工程设计任务，在分析中发现了该模型在处理复杂设计和制造挑战方面的能力，并确定了其在复杂工程设计应用中的局限性。

    Nov, 2023

  • 3D-PreMise: 大型语言模型能否生成具备清晰特征和参数控制的三维形状？

    文中介绍了使用大型语言模型（LLMs）通过程序合成操作3D软件生成以文本驱动的三维形状的框架，旨在解决精确建模带有参数控制的具有锐利特征的几何图形的挑战，并强调了LLMs在工业应用的三维参数建模中的潜力和局限性。

    Jan, 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

  • Text2CAD: 从初学者到专家级别的文本提示生成顺序CAD模型

    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。

    Sep, 2024