論文の概要: Optimizing CAD Models with Latent Space Manipulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12739v1
- Date: Thu, 9 Mar 2023 08:25:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-25 02:49:15.013951
- Title: Optimizing CAD Models with Latent Space Manipulation
- Title(参考訳): 潜時空間操作によるCADモデルの最適化
- Authors: Jannes Elstner and Raoul G. C. Sch\"onhof and Steffen Tauber and Marco
F Huber
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.180840853105103
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: When it comes to the optimization of CAD models in the automation domain,
neural networks currently play only a minor role. Optimizing abstract features
such as automation capability is challenging, since they can be very difficult
to simulate, are too complex for rule-based systems, and also have little to no
data available for machine-learning methods. On the other hand, image
manipulation methods that can manipulate abstract features in images such as
StyleCLIP have seen much success. They rely on the latent space of pretrained
generative adversarial networks, and could therefore also make use of the vast
amount of unlabeled CAD data. In this paper, we show that such an approach is
also suitable for optimizing abstract automation-related features of CAD parts.
We achieved this by extending StyleCLIP to work with CAD models in the form of
voxel models, which includes using a 3D StyleGAN and a custom classifier.
Finally, we demonstrate the ability of our system for the optimiziation of
automation-related features by optimizing the grabability of various CAD
models. This is an open access article under the CC BY-NC-ND license
(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/) Peer review under the
responsibility of the scientific committee of the 33rd CIRP Design Conference.
- Abstract(参考訳): 自動化ドメインにおけるCADモデルの最適化に関して、ニューラルネットワークは現在、マイナーな役割のみを担っている。
自動化機能のような抽象的な機能の最適化は、シミュレートが非常に難しいため、ルールベースのシステムでは複雑すぎるし、機械学習の手法で利用可能なデータもほとんどないし全くない。
一方、styleclipのような画像の抽象的な特徴を操作できる画像操作手法は、大きな成功を収めている。
それらは事前訓練された生成的敵ネットワークの潜伏空間に依存しており、従って大量のラベルのないCADデータを利用することもできる。
本稿では,CAD部品の抽象的自動化関連特徴の最適化にも適していることを示す。
そこで我々は,StyleCLIPをCADモデルに拡張して,3D StyleGANとカスタム分類器を含むボクセルモデルに拡張した。
最後に,様々なcadモデルの把持性を最適化することにより,自動化関連の機能を最適化する能力を示す。
CC BY-NC-NDライセンス(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)の第33回CIRPデザイン会議の科学委員会によるピアレビュー。
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