論文の概要: Vitruvion: A Generative Model of Parametric CAD Sketches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14124v1
- Date: Wed, 29 Sep 2021 01:02:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-30 14:48:05.582205
- Title: Vitruvion: A Generative Model of Parametric CAD Sketches
- Title（参考訳）: Vitruvion:パラメトリックCADスケッチの生成モデル
- Authors: Ari Seff, Wenda Zhou, Nick Richardson, Ryan P. Adams
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.65229769427499
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Parametric computer-aided design (CAD) tools are the predominant way that
engineers specify physical structures, from bicycle pedals to airplanes to
printed circuit boards. The key characteristic of parametric CAD is that design
intent is encoded not only via geometric primitives, but also by parameterized
constraints between the elements. This relational specification can be viewed
as the construction of a constraint program, allowing edits to coherently
propagate to other parts of the design. Machine learning offers the intriguing
possibility of accelerating the design process via generative modeling of these
structures, enabling new tools such as autocompletion, constraint inference,
and conditional synthesis. In this work, we present such an approach to
generative modeling of parametric CAD sketches, which constitute the basic
computational building blocks of modern mechanical design. Our model, trained
on real-world designs from the SketchGraphs dataset, autoregressively
synthesizes sketches as sequences of primitives, with initial coordinates, and
constraints that reference back to the sampled primitives. As samples from the
model match the constraint graph representation used in standard CAD software,
they may be directly imported, solved, and edited according to downstream
design tasks. In addition, we condition the model on various contexts,
including partial sketches (primers) and images of hand-drawn sketches.
Evaluation of the proposed approach demonstrates its ability to synthesize
realistic CAD sketches and its potential to aid the mechanical design workflow.
- Abstract（参考訳）: CAD(Parametric Computer-Aided Design)は、自転車ペダルから飛行機、プリント回路基板に至るまで、エンジニアが物理的構造を特定する主要な方法である。
パラメトリックCADのキーとなる特徴は、設計意図が幾何学的プリミティブだけでなく、要素間のパラメータ化制約によって符号化されることである。
この関係仕様は制約プログラムの構成と見なすことができ、編集が設計の他の部分に一貫性を持って伝播することを可能にする。
機械学習は、これらの構造の生成的モデリングを通じて設計プロセスを加速する興味深い可能性を提供し、自動補完、制約推論、条件合成などの新しいツールを可能にする。
本研究では,現代機械設計の基本的な計算構築ブロックを構成するパラメトリックCADスケッチの生成モデルを提案する。
当社のモデルはsketchgraphsデータセットから実世界の設計に基づいてトレーニングされ、初期座標とサンプルされたプリミティブを参照する制約によって、自己回帰的にスケッチをプリミティブのシーケンスとして合成します。
モデルからのサンプルは標準CADソフトウェアで使用される制約グラフ表現と一致するため、下流の設計タスクに従って直接インポート、解決、編集される。
さらに,部分スケッチ(プライマー)や手書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。
提案手法の評価は,リアルなCADスケッチを合成する能力と,機械設計のワークフローを支援する可能性を示す。
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