論文の概要: Computer-Aided Design as Language
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.02769v1
- Date: Thu, 6 May 2021 15:43:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-07 13:36:02.330184
- Title: Computer-Aided Design as Language
- Title(参考訳): 言語としてのコンピュータ支援設計
- Authors: Yaroslav Ganin, Sergey Bartunov, Yujia Li, Ethan Keller, Stefano
Saliceti
- Abstract要約: 高度に構造化された2次元スケッチを自動的に生成できる機械学習モデルを提案する。
本手法は,市販データシリアライズプロトコルと並行して汎用言語モデリング手法を組み合わせたものである。
私たちのアプローチは、ドメインの複雑さに対応するために十分な柔軟性を持ち、無条件合成と画像からスケッチへの変換の両方に適しています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.79054488229662
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Computer-Aided Design (CAD) applications are used in manufacturing to model
everything from coffee mugs to sports cars. These programs are complex and
require years of training and experience to master. A component of all CAD
models particularly difficult to make are the highly structured 2D sketches
that lie at the heart of every 3D construction. In this work, we propose a
machine learning model capable of automatically generating such sketches.
Through this, we pave the way for developing intelligent tools that would help
engineers create better designs with less effort. Our method is a combination
of a general-purpose language modeling technique alongside an off-the-shelf
data serialization protocol. We show that our approach has enough flexibility
to accommodate the complexity of the domain and performs well for both
unconditional synthesis and image-to-sketch translation.
- Abstract(参考訳): computer-aided design (cad) のアプリケーションは、コーヒーマグカップからスポーツカーまであらゆるものをモデル化するために使われる。
これらのプログラムは複雑で、マスターするには何年ものトレーニングと経験が必要です。
特に難しいcadモデルの構成要素は、3d構築の核心にある高度に構造化された2dスケッチである。
本研究では,このようなスケッチを自動的に生成できる機械学習モデルを提案する。
これにより、エンジニアが少ない労力でより良いデザインを作るのに役立つインテリジェントなツールの開発方法が整いました。
本手法は,市販データシリアライズプロトコルと並行して汎用言語モデリング手法を組み合わせたものである。
提案手法は,領域の複雑さに対応するのに十分な柔軟性を有し,無条件合成と画像からスケッチへの変換の両方に有効であることを示す。
関連論文リスト
- Geometric Deep Learning for Computer-Aided Design: A Survey [85.79012726689511]
本調査では,コンピュータ支援設計における学習手法の概要について概観する。
類似性解析と検索、2Dおよび3DCADモデル合成、点雲からのCAD生成を含む。
ベンチマークデータセットとその特性の完全なリストと、この領域の研究を推進しているオープンソースコードを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-27T17:11:35Z) - CADgpt: Harnessing Natural Language Processing for 3D Modelling to
Enhance Computer-Aided Design Workflows [0.0]
本稿では,自然言語処理(NLP)とRhino3Dを統合したCADgptを紹介する。
OpenAIのGPT-4を利用してCADgptはCADインターフェースを単純化し、ユーザーは直感的な自然言語コマンドで複雑な3Dモデリングタスクを実行できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-10T17:32:32Z) - 3D-GPT: Procedural 3D Modeling with Large Language Models [50.57513088909881]
命令駆動3Dモデリングのための大規模言語モデル(LLM)を利用するフレームワークである3D-GPTを紹介する。
3D-GPTは、3Dモデリングタスクをアクセス可能なセグメントに分割し、各タスクにアプエージェントを割り当てる。
我々の実証調査では、3D-GPTが解釈し、指示を実行し、信頼性の高い結果を提供するだけでなく、人間デザイナーと効果的に協力することを確認した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-19T17:41:48Z) - Deep3DSketch+: Rapid 3D Modeling from Single Free-hand Sketches [15.426513559370086]
本稿では,1つのフリーハンドスケッチのみを用いて,複数のスケッチやビュー情報を入力せずに3次元モデリングを行う,新しいエンドツーエンドアプローチであるDeep3DSketch+を紹介する。
実験により, 合成データと実データの両方において, 最新技術(SOTA)の性能が有効であることを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-22T17:12:13Z) - PPI-NET: End-to-End Parametric Primitive Inference [24.31083483088741]
工学の応用では、線、円、弧、点を総称してプリミティブと呼ぶ。
本稿では,手書きスケッチ画像からパラメトリックプリミティブを推定するための,効率的かつ高精度なエンドツーエンド手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-03T03:50:49Z) - Optimizing CAD Models with Latent Space Manipulation [4.180840853105103]
本稿では,StyleCLIPを拡張し,CADモデルをボクセルモデルとして動作させる。
各種CADモデルの把持性を最適化し,自動化関連特徴を最適化するためのシステムの有効性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-09T08:25:09Z) - Make Your Brief Stroke Real and Stereoscopic: 3D-Aware Simplified Sketch
to Portrait Generation [51.64832538714455]
既存の研究は2次元平面の像のみを固定ビューで生成し、その結果を鮮明にしない。
本稿では立体視による簡易スケッチ・トゥ・ポートレート(SSSP)について述べる。
我々の重要な洞察は、三面体ベースの3D認識生成モデルの事前知識を十分に活用できるスケッチ認識制約を設計することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-14T06:28:42Z) - SDFusion: Multimodal 3D Shape Completion, Reconstruction, and Generation [89.47132156950194]
本稿では,アマチュアユーザのための3Dアセット生成を簡易化する新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,人間によって容易に提供可能な様々な入力モダリティをサポートする。
私たちのモデルは、これらのタスクをひとつのSwiss-army-knifeツールにまとめることができます。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-08T18:59:05Z) - ExtrudeNet: Unsupervised Inverse Sketch-and-Extrude for Shape Parsing [46.778258706603005]
本稿では,逆スケッチ・アンド・エクスクルードによる点雲形状の学習問題について検討する。
本稿では,ポイントクラウドからスケッチを発見して抽出する,教師なしのエンドツーエンドネットワークであるExtrudeNetを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-30T17:58:11Z) - Vitruvion: A Generative Model of Parametric CAD Sketches [22.65229769427499]
本稿では,パラメトリックCADスケッチの生成モデルを提案する。
我々のモデルは、SketchGraphsデータセットから実世界のデザインを訓練し、スケッチをプリミティブのシーケンスとして自動回帰的に合成する。
我々は、部分スケッチ(プライマー)や手描きスケッチのイメージなど、様々な文脈でモデルを条件付けする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-29T01:02:30Z) - Using Machine Learning to Predict Engineering Technology Students'
Success with Computer Aided Design [50.591267188664666]
機械学習技術と組み合わせたデータによって、特定の学生がデザインタスクでどれだけうまく機能するかを予測する方法を示す。
初期設計シーケンスアクションを用いたモデルは,特に予測に有用であることが判明した。
これらのモデルをさらに改善することで、事前の予測が得られ、学生のフィードバックがより早く得られるようになり、学習が向上する可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-12T20:24:54Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。