論文の概要: CAD-Llama: Leveraging Large Language Models for Computer-Aided Design Parametric 3D Model Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04481v2
- Date: Tue, 10 Jun 2025 13:44:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-11 19:51:30.182723
- Title: CAD-Llama: Leveraging Large Language Models for Computer-Aided Design Parametric 3D Model Generation
- Title（参考訳）: CAD-Llama:コンピュータ支援設計パラメトリック3次元モデル生成のための大規模言語モデルを活用する
- Authors: Jiahao Li, Weijian Ma, Xueyang Li, Yunzhong Lou, Guichun Zhou, Xiangdong Zhou,
- Abstract要約: 本研究では,Large Language Models (LLMs) を用いたCADモデルにおけるパラメトリックシーケンスの生成について検討する。
CAD-Llamaは,パラメトリックな3次元CADモデルを生成するための事前学習LLMの強化を目的としたフレームワークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.212242362122947
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recently, Large Language Models (LLMs) have achieved significant success, prompting increased interest in expanding their generative capabilities beyond general text into domain-specific areas. This study investigates the generation of parametric sequences for computer-aided design (CAD) models using LLMs. This endeavor represents an initial step towards creating parametric 3D shapes with LLMs, as CAD model parameters directly correlate with shapes in three-dimensional space. Despite the formidable generative capacities of LLMs, this task remains challenging, as these models neither encounter parametric sequences during their pretraining phase nor possess direct awareness of 3D structures. To address this, we present CAD-Llama, a framework designed to enhance pretrained LLMs for generating parametric 3D CAD models. Specifically, we develop a hierarchical annotation pipeline and a code-like format to translate parametric 3D CAD command sequences into Structured Parametric CAD Code (SPCC), incorporating hierarchical semantic descriptions. Furthermore, we propose an adaptive pretraining approach utilizing SPCC, followed by an instruction tuning process aligned with CAD-specific guidelines. This methodology aims to equip LLMs with the spatial knowledge inherent in parametric sequences. Experimental results demonstrate that our framework significantly outperforms prior autoregressive methods and existing LLM baselines.
- Abstract（参考訳）: 近年、Large Language Models (LLMs) は大きな成功を収め、汎用テキストを超えてドメイン固有の領域に生成能力を拡大することへの関心が高まっている。
本研究では,LLMを用いたCADモデルにおけるパラメトリックシーケンスの生成について検討した。
この試みは、CADモデルパラメータが3次元空間の形状と直接相関するので、LCMを用いてパラメトリックな3次元形状を作成するための最初のステップである。
LLMの強大な生成能力にもかかわらず、これらのモデルはトレーニング前の段階でパラメトリックなシーケンスに遭遇せず、3D構造の直接的な認識も持たないため、この課題は依然として困難なままである。
CAD-Llamaは,パラメトリックな3次元CADモデルを生成するための事前学習 LLM を強化するためのフレームワークである。
具体的には、階層的なアノテーションパイプラインとコードライクなフォーマットを開発し、パラメトリックな3DCADコマンドシーケンスを構造化パラメトリックCADコード(SPCC)に変換し、階層的な意味記述を取り入れた。
さらに,SPCCを利用した適応型事前学習手法を提案する。
この方法論は、パラメトリックシーケンスに固有の空間的知識をLLMに装備することを目的としている。
実験の結果,本フレームワークは従来の自己回帰法や既存のLCMベースラインよりも優れていた。
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