論文の概要: Aligning Constraint Generation with Design Intent in Parametric CAD

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13178v1
• Date: Thu, 17 Apr 2025 17:59:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 14:35:57.952955
• Title: Aligning Constraint Generation with Design Intent in Parametric CAD
• Title（参考訳）: パラメトリックCADにおける設計インテントによる調整制約生成
• Authors: Evan Casey, Tianyu Zhang, Shu Ishida, John Roger Thompson, Amir Khasahmadi, Joseph George Lambourne, Pradeep Kumar Jayaraman, Karl D. D. Willis,
• Abstract要約: エンジニアリングスケッチは、制約によって連結された幾何学的プリミティブで構成されている。 設計が容易に編集できるように、制約は設計意図を効果的に捉えなければならない。 生成CADモデルの整列に向けた重要な第一歩は、すべての幾何学的プリミティブを完全に制約する制約を生成することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.22228619373638
• License:
• Abstract: We adapt alignment techniques from reasoning LLMs to the task of generating engineering sketch constraints found in computer-aided design (CAD) models. Engineering sketches consist of geometric primitives (e.g. points, lines) connected by constraints (e.g. perpendicular, tangent) that define the relationships between them. For a design to be easily editable, the constraints must effectively capture design intent, ensuring the geometry updates predictably when parameters change. Although current approaches can generate CAD designs, an open challenge remains to align model outputs with design intent, we label this problem `design alignment'. A critical first step towards aligning generative CAD models is to generate constraints which fully-constrain all geometric primitives, without over-constraining or distorting sketch geometry. Using alignment techniques to train an existing constraint generation model with feedback from a constraint solver, we are able to fully-constrain 93% of sketches compared to 34% when using a na\"ive supervised fine-tuning (SFT) baseline and only 8.9% without alignment. Our approach can be applied to any existing constraint generation model and sets the stage for further research bridging alignment strategies between the language and design domains.
• Abstract（参考訳）: 計算機支援設計(CAD)モデルに見られる工学的スケッチ制約を生成する作業に対して,LLMの推論からアライメント手法を適用した。 エンジニアリングスケッチは、それらの間の関係を定義する制約(例えば垂直、接)で連結された幾何学的原始(eg点、直線)から構成される。 設計が容易に編集できるためには、制約が設計意図を効果的に捉え、パラメータが変更されたときに幾何の更新が予測可能であることを保証する必要がある。 現在のアプローチはCAD設計を生成できるが、モデル出力を設計意図と整合させるというオープンな課題は残るが、我々はこの問題を '設計整合' とラベル付けする。 生成CADモデルの整列に向けた重要な第一歩は、スケッチ幾何学を過剰に制約したり歪ませたりすることなく、全ての幾何学的プリミティブを完全に制約する制約を生成することである。 制約解決器からのフィードバックで既存の制約生成モデルをトレーニングするためにアライメント手法を用いることで、Na\\ive supervised fine-tuning (SFT)ベースラインを使用する場合に比べて、スケッチの93%を完全に制約することが可能で、アライメントなしではわずか8.9%である。 提案手法は既存の制約生成モデルに適用可能であり,言語と設計領域間のアライメント戦略のさらなる研究の舞台となる。

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