Text2CAD: Generating Sequential CAD Models from Beginner-to-Expert Level Text Prompts

要約

最新のソフトウェアで複雑なコンピューター支援設計 (CAD) モデルのプロトタイプを作成するには、非常に時間がかかる場合があります。
これは、より単純な中間部分を迅速に生成できるインテリジェントなシステムが不足しているためです。
私たちは、あらゆるスキル レベル向けにデザイナーに優しい指示を使用してテキストからパラメトリックへの CAD モデルを生成するための初の AI フレームワークである Text2CAD を提案します。
さらに、Mistral と LLaVA-NeXT を使用して、DeepCAD データセットの自然言語命令に基づいてテキスト プロンプトを生成するためのデータ アノテーション パイプラインを導入します。
データセットには、抽象的な CAD 記述 (例: 2 つの同心円柱の生成) から詳細な仕様 (例: 中心 $(x,y)$ と半径を持つ 2 つの円を描く) まで、$\sim170$K モデルと $\sim660$K テキスト アノテーションが含まれています。
$r_{1}$、$r_{2}$、法線に沿って $d$ ずつ押し出します…)。
Text2CAD フレームワーク内で、入力テキストからパラメトリック CAD モデルを生成するための、エンドツーエンドのトランスフォーマー ベースの自動回帰ネットワークを提案します。
視覚的な品質、パラメトリック精度、幾何学的精度などの指標を組み合わせてモデルのパフォーマンスを評価します。
私たちが提案するフレームワークは、AI 支援設計アプリケーションにおいて大きな可能性を示しています。
私たちのソースコードと注釈は一般に公開されます。

要約(オリジナル)

Prototyping complex computer-aided design (CAD) models in modern softwares can be very time-consuming. This is due to the lack of intelligent systems that can quickly generate simpler intermediate parts. We propose Text2CAD, the first AI framework for generating text-to-parametric CAD models using designer-friendly instructions for all skill levels. Furthermore, we introduce a data annotation pipeline for generating text prompts based on natural language instructions for the DeepCAD dataset using Mistral and LLaVA-NeXT. The dataset contains $\sim170$K models and $\sim660$K text annotations, from abstract CAD descriptions (e.g., generate two concentric cylinders) to detailed specifications (e.g., draw two circles with center $(x,y)$ and radius $r_{1}$, $r_{2}$, and extrude along the normal by $d$…). Within the Text2CAD framework, we propose an end-to-end transformer-based auto-regressive network to generate parametric CAD models from input texts. We evaluate the performance of our model through a mixture of metrics, including visual quality, parametric precision, and geometrical accuracy. Our proposed framework shows great potential in AI-aided design applications. Our source code and annotations will be publicly available.

arxiv情報

著者 Mohammad Sadil Khan,Sankalp Sinha,Talha Uddin Sheikh,Didier Stricker,Sk Aziz Ali,Muhammad Zeshan Afzal
発行日 2024-09-25 17:19:33+00:00
arxivサイト arxiv_id(pdf)

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google

カテゴリー: cs.CV, cs.GR パーマリンク