論文の概要: SketchGen: Generating Constrained CAD Sketches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02711v1
- Date: Fri, 4 Jun 2021 20:45:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-08 18:48:17.107338
- Title: SketchGen: Generating Constrained CAD Sketches
- Title(参考訳): SketchGen: 制約付きCADスケッチの生成
- Authors: Wamiq Reyaz Para, Shariq Farooq Bhat, Paul Guerrero, Tom Kelly, Niloy
Mitra, Leonidas Guibas, Peter Wonka
- Abstract要約: 異種性問題に対処するトランスフォーマーアーキテクチャに基づく生成モデルとしてSketchGenを提案する。
私たちの仕事のハイライトは、最終的なアウトプットをより規則化するための制約によってリンクされたプリミティブを生成する機能です。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 34.26732809515799
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Computer-aided design (CAD) is the most widely used modeling approach for
technical design. The typical starting point in these designs is 2D sketches
which can later be extruded and combined to obtain complex three-dimensional
assemblies. Such sketches are typically composed of parametric primitives, such
as points, lines, and circular arcs, augmented with geometric constraints
linking the primitives, such as coincidence, parallelism, or orthogonality.
Sketches can be represented as graphs, with the primitives as nodes and the
constraints as edges. Training a model to automatically generate CAD sketches
can enable several novel workflows, but is challenging due to the complexity of
the graphs and the heterogeneity of the primitives and constraints. In
particular, each type of primitive and constraint may require a record of
different size and parameter types. We propose SketchGen as a generative model
based on a transformer architecture to address the heterogeneity problem by
carefully designing a sequential language for the primitives and constraints
that allows distinguishing between different primitive or constraint types and
their parameters, while encouraging our model to re-use information across
related parameters, encoding shared structure. A particular highlight of our
work is the ability to produce primitives linked via constraints that enables
the final output to be further regularized via a constraint solver. We evaluate
our model by demonstrating constraint prediction for given sets of primitives
and full sketch generation from scratch, showing that our approach
significantly out performs the state-of-the-art in CAD sketch generation.
- Abstract(参考訳): computer-aided design (cad) は技術設計において最も広く使われているモデリング手法である。
これらの設計の典型的な出発点は2dスケッチであり、後に押出して組み合わせて複雑な3次元集合を得ることができる。
このようなスケッチは通常、点、線、円弧といったパラメトリックなプリミティブで構成され、偶然、平行性、直交性といったプリミティブをつなぐ幾何学的制約によって拡張される。
Sketchesはグラフとして表現でき、プリミティブはノードとして、制約はエッジとして表現できる。
cadスケッチを自動的に生成するモデルをトレーニングすることは、いくつかの新しいワークフローを可能にするが、グラフの複雑さとプリミティブと制約の多様性のために難しい。
特に、プリミティブと制約の各タイプは、異なるサイズとパラメータのレコードを必要とする可能性がある。
本研究では,異なるプリミティブ型や制約型とそれらのパラメータの区別が可能なプリミティブや制約に対する逐次言語を慎重に設計し,関連するパラメータ間で情報を再利用し,共有構造を符号化することで,トランスフォーマアーキテクチャに基づく生成モデルとしてSketchGenを提案する。
特に注目すべきなのは,制約を通じてリンクされたプリミティブを生成することで,最終的なアウトプットを制約ソルバを通じてさらに正規化することが可能なことです。
我々は,与えられたプリミティブセットに対する制約予測とスクラッチからのフルスケッチ生成を例示し,CADスケッチ生成における最先端の手法を著しく向上させることを示す。
関連論文リスト
- PS-CAD: Local Geometry Guidance via Prompting and Selection for CAD Reconstruction [86.726941702182]
再構成ネットワークPS-CADに幾何学的ガイダンスを導入する。
我々は、現在の再構成が点雲としての完備モデルと異なる曲面の幾何学を提供する。
第二に、幾何学的解析を用いて、候補面に対応する平面的プロンプトの集合を抽出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-24T03:43:55Z) - Learning Versatile 3D Shape Generation with Improved AR Models [91.87115744375052]
自己回帰(AR)モデルはグリッド空間の関節分布をモデル化することにより2次元画像生成において印象的な結果を得た。
本稿では3次元形状生成のための改良された自己回帰モデル(ImAM)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-26T12:03:18Z) - Reconstructing editable prismatic CAD from rounded voxel models [16.03976415868563]
この課題を解決するために,新しいニューラルネットワークアーキテクチャを導入する。
本手法は形状を分解することでボクセル空間の入力幾何を再構成する。
推論の際には,まず2次元制約付きスケッチのデータベースを検索し,CADデータを取得する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-02T16:44:10Z) - A Scalable Combinatorial Solver for Elastic Geometrically Consistent 3D
Shape Matching [69.14632473279651]
本稿では,3次元形状間の幾何学的一貫したマッピング空間をグローバルに最適化するスケーラブルなアルゴリズムを提案する。
従来の解法よりも数桁高速なラグランジュ双対問題と結合した新しい原始問題を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-27T09:47:47Z) - 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) - Engineering Sketch Generation for Computer-Aided Design [10.732102570751392]
エンジニアリングスケッチ生成のための2つの生成モデルであるCurveGenとTurtleGenを提案する。
どちらのモデルも、スケッチ制約を解く必要なしに曲線プリミティブを生成する。
私たちは、CurveGenとTurtleGenの両方がより現実的なエンジニアリングスケッチを生成する人間の被験者を使用して知覚評価で見つける。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-19T20:38:36Z) - SketchGraphs: A Large-Scale Dataset for Modeling Relational Geometry in
Computer-Aided Design [18.041056084458567]
CAD(Parametric Computer-Aided Design)は、物理設計における機械工学の主要なパラダイムである。
SketchGraphsは、実世界のCADモデルから抽出された1500万のスケッチと、オープンソースのデータ処理パイプラインを組み合わせたコレクションである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-16T17:56:25Z) - B\'ezierSketch: A generative model for scalable vector sketches [132.5223191478268]
B'ezierSketchは、完全ベクトルスケッチのための新しい生成モデルであり、自動的にスケーラブルで高解像度である。
まず,各ストロークを最適なB'ezier曲線に埋め込むようにエンコーダを訓練する。
これにより、スケッチをパラマタライズされたストロークの短いシーケンスとして扱うことができ、これにより、より長いスケッチのために、より多くのキャパシティを持つ再帰的なスケッチジェネレータを訓練することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-04T21:30:52Z) - CoSE: Compositional Stroke Embeddings [52.529172734044664]
本稿では、ストロークベースの描画タスクのような複雑な自由形式構造に対する生成モデルを提案する。
我々のアプローチは、自動補完図のようなインタラクティブなユースケースに適している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-17T15:22:54Z)
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。