論文の概要: CAD-Editor: A Locate-then-Infill Framework with Automated Training Data Synthesis for Text-Based CAD Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03997v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 11:57:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 14:32:36.156335
• Title: CAD-Editor: A Locate-then-Infill Framework with Automated Training Data Synthesis for Text-Based CAD Editing
• Title（参考訳）: CAD-Editor:テキストベースCAD編集のための自動学習データ合成機能を備えたローカテ-then-Infillフレームワーク
• Authors: Yu Yuan, Shizhao Sun, Qi Liu, Jiang Bian,
• Abstract要約: テキストベースのCAD編集のための最初のフレームワークであるemphCAD-Editorを紹介する。 そこで本研究では,テキストベースのCAD編集の複合的な性質に対処するため,位置-then-infillフレームワークを提案する。 CAD-Editorは定量的にも質的にも優れた性能を発揮することを示す実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.277838798842689
• License:
• Abstract: Computer Aided Design (CAD) is indispensable across various industries. \emph{Text-based CAD editing}, which automates the modification of CAD models based on textual instructions, holds great potential but remains underexplored. Existing methods primarily focus on design variation generation or text-based CAD generation, either lacking support for text-based control or neglecting existing CAD models as constraints. We introduce \emph{CAD-Editor}, the first framework for text-based CAD editing. To address the challenge of demanding triplet data with accurate correspondence for training, we propose an automated data synthesis pipeline. This pipeline utilizes design variation models to generate pairs of original and edited CAD models and employs Large Vision-Language Models (LVLMs) to summarize their differences into editing instructions. To tackle the composite nature of text-based CAD editing, we propose a locate-then-infill framework that decomposes the task into two focused sub-tasks: locating regions requiring modification and infilling these regions with appropriate edits. Large Language Models (LLMs) serve as the backbone for both sub-tasks, leveraging their capabilities in natural language understanding and CAD knowledge. Experiments show that CAD-Editor achieves superior performance both quantitatively and qualitatively.
• Abstract（参考訳）: CAD(Computer Aided Design)は、様々な産業において不可欠である。 テキスト命令に基づくCADモデルの修正を自動化した \emph{Text-based CADEdit} は、大きな可能性を秘めているが、未探索のままである。 既存の方法は、テキストベースの制御をサポートしていないか、既存のCADモデルを制約として無視するか、デザインのバリエーション生成やテキストベースのCAD生成に重点を置いている。 テキストベースのCAD編集のための最初のフレームワークである \emph{CAD-Editor} を紹介する。 そこで本研究では,3重項データに正確な対応を持たせることの難しさに対処するため,自動データ合成パイプラインを提案する。 このパイプラインは、設計のバリエーションモデルを用いて、オリジナルと編集されたCADモデルのペアを生成し、その違いを編集命令にまとめるためにLVLM(Large Vision-Language Models)を使用する。 そこで本研究では,テキストベースCAD編集の複合的な性質に対処するため,タスクを2つのサブタスクに分割し,修正が必要な領域を配置し,適切な編集でその領域を埋め込む手法を提案する。 大規模言語モデル(LLM)はサブタスクの両方のバックボーンとして機能し、自然言語理解とCAD知識の能力を活用している。 CAD-Editorは定量的にも質的にも優れた性能を発揮することを示す実験を行った。

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