論文の概要: OpenECAD: An Efficient Visual Language Model for Computer-Aided Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09913v1
• Date: Fri, 14 Jun 2024 10:47:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 14:14:45.441279
• Title: OpenECAD: An Efficient Visual Language Model for Computer-Aided Design
• Title（参考訳）: OpenECAD: コンピュータ支援設計のための効率的なビジュアル言語モデル
• Authors: Zhe Yuan, Jianqi Shi,
• Abstract要約: OpenECADを作成するために、事前学習したモデルを微調整した。 OpenECADは入力として3Dデザインの画像を処理し、高度に構造化された2Dスケッチと3D構築コマンドを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6651146574124562
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computer-aided design (CAD) tools are utilized in the manufacturing industry for modeling everything from cups to spacecraft. These programs are complex to use and typically require years of training and experience to master. Structured and well-constrained 2D sketches and 3D constructions are crucial components of CAD modeling. A well-executed CAD model can be seamlessly integrated into the manufacturing process, thereby enhancing production efficiency. Deep generative models of 3D shapes and 3D object reconstruction models has garnered significant research interest. However, most of these models are represented in discrete forms. Moreover, the few models based on CAD operations often have substantial input restrictions. In this work, we fine-tuned pre-trained models to create OpenECAD (0.55B, 0.89B, and 4.2B), leveraging the visual, logical, coding, and general capabilities of visual language models. OpenECAD can process images of 3D designs as input and generate highly structured 2D sketches and 3D construction commands. These outputs can be directly used with existing CAD tools' APIs to generate project files. To train our network, we created a new CAD dataset. This dataset is based on existing public CAD datasets, with adjustments and augmentations to meet the requirements of ~VLM training.
• Abstract（参考訳）: コンピュータ支援デザイン(CAD)ツールは、カップから宇宙船まであらゆるものをモデリングするために製造業界で利用されている。 これらのプログラムは使用が複雑で、通常、習得するには何年ものトレーニングと経験が必要です。 CADモデリングの重要な要素は、構造的かつ制約の厳しい2Dスケッチと3D構成である。 優れたCADモデルを製造工程にシームレスに統合することにより、生産効率を向上させることができる。 3次元形状の深い生成モデルと3次元オブジェクト再構成モデルは、重要な研究の関心を集めている。 しかし、これらのモデルのほとんどは離散形式で表現されている。 さらに、CAD操作に基づく数少ないモデルには、かなりの入力制限があることが多い。 本研究では,OpenECAD(0.55B,0.89B,4.2B)を作成するための事前学習モデルの微調整を行い,ビジュアル言語モデルの視覚的,論理的,コーディング的,汎用的な機能を活用している。 OpenECADは入力として3Dデザインの画像を処理し、高度に構造化された2Dスケッチと3D構築コマンドを生成する。 これらの出力は、プロジェクトファイルを生成するために既存のCADツールのAPIで直接使用することができる。 ネットワークをトレーニングするために、新しいCADデータセットを作成しました。 このデータセットは、既存の公開CADデータセットに基づいており、〜VLMトレーニングの要件を満たすように調整と拡張されている。

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