論文の概要: Seek-CAD: A Self-refined Generative Modeling for 3D Parametric CAD Using Local Inference via DeepSeek

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17702v2
• Date: Thu, 29 May 2025 07:35:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-30 13:10:25.707875
• Title: Seek-CAD: A Self-refined Generative Modeling for 3D Parametric CAD Using Local Inference via DeepSeek
• Title（参考訳）: Seek-CAD:DeepSeekによる局所推論を用いた3次元パラメトリックCADの自己修正生成モデル
• Authors: Xueyang Li, Jiahao Li, Yu Song, Yunzhong Lou, Xiangdong Zhou,
• Abstract要約: 本研究は,CADモデル生成のための自己補充機構に視覚的および連鎖的フィードバック(CoT)を組み込んだ最初の研究である。 SSR(Sketch, Sketch-based feature, and Refinements)の3次元設計パラダイムを中心に構築された革新的な3次元CADモデルデータセットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.441404313543227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advent of Computer-Aided Design (CAD) generative modeling will significantly transform the design of industrial products. The recent research endeavor has extended into the realm of Large Language Models (LLMs). In contrast to fine-tuning methods, training-free approaches typically utilize the advanced closed-source LLMs, thereby offering enhanced flexibility and efficiency in the development of AI agents for generating CAD parametric models. However, the substantial cost and limitations of local deployment of the top-tier closed-source LLMs pose challenges in practical applications. The Seek-CAD is the pioneer exploration of locally deployed open-source inference LLM DeepSeek-R1 for CAD parametric model generation with a training-free methodology. This study is the first investigation to incorporate both visual and Chain-of-Thought (CoT) feedback within the self-refinement mechanism for generating CAD models. Specifically, the initial generated parametric CAD model is rendered into a sequence of step-wise perspective images, which are subsequently processed by a Vision Language Model (VLM) alongside the corresponding CoTs derived from DeepSeek-R1 to assess the CAD model generation. Then, the feedback is utilized by DeepSeek-R1 to refine the initial generated model for the next round of generation. Moreover, we present an innovative 3D CAD model dataset structured around the SSR (Sketch, Sketch-based feature, and Refinements) triple design paradigm. This dataset encompasses a wide range of CAD commands, thereby aligning effectively with industrial application requirements and proving suitable for the generation of LLMs. Extensive experiments validate the effectiveness of Seek-CAD under various metrics.
• Abstract（参考訳）: CAD(Computer-Aided Design)生成モデリングの出現は、工業製品の設計を大きく変えるだろう。 最近の研究成果は、Large Language Models (LLMs)の領域にまで拡張されている。 微調整法とは対照的に、訓練のないアプローチは一般的に、高度なクローズドソース LLM を利用するため、CADパラメトリックモデルを生成するためのAIエージェントの開発において、柔軟性と効率性が向上する。 しかし、最上位のクローズドソース LLM のローカル展開の相当なコストと限界は、実用的なアプリケーションに課題をもたらす。 Seek-CADは、CADパラメトリックモデル生成のためのローカルにデプロイされたオープンソース推論 LLM DeepSeek-R1 の先駆的な探索である。 本研究は,CADモデル生成のための自己補充機構に視覚的および連鎖的フィードバック(CoT)を組み込んだ最初の研究である。 具体的には、初期生成したパラメトリックCADモデルをステップワイド視点画像列に描画し、その後、DeepSeek-R1から派生した対応するCoTとともにビジョン言語モデル(VLM)によって処理し、CADモデル生成を評価する。 次に、フィードバックをDeepSeek-R1で利用して、次の世代の初期生成モデルを洗練する。 さらに、SSR(Sketch, Sketch-based feature, and Refinements)のトリプルデザインパラダイムを中心に構築された革新的な3次元CADモデルデータセットを提案する。 このデータセットは幅広いCADコマンドを含み、産業用アプリケーション要件と効果的に整合し、LLMの生成に適した証明を行う。 Seek-CADの有効性を様々な測定基準で検証した。

関連論文リスト

• CAD-Llama: Leveraging Large Language Models for Computer-Aided Design Parametric 3D Model Generation [16.212242362122947]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-07T14:52:02Z)
• CADCrafter: Generating Computer-Aided Design Models from Unconstrained Images [69.7768227804928]
  CADCrafterは画像からパラメトリックCADモデル生成フレームワークで、合成テクスチャなしCADデータのみをトレーニングする。 多様な幾何学的特徴を正確に捉えるための幾何エンコーダを導入する。 提案手法は、実際の制約のないCADイメージを頑健に処理でき、また、目に見えない汎用オブジェクトにも一般化できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-07T06:01:35Z)
• PHT-CAD: Efficient CAD Parametric Primitive Analysis with Progressive Hierarchical Tuning [52.681829043446044]
  ParaCADは1000万点以上のアノテートドローイングと、複雑なトポロジカルな構造とテストのための物理的な制約を備えた3,000の現実世界の産業図で構成されている。 PHT-CADは視覚言語モデルのモダリティアライメントと推論機能を利用する新しい2次元PPAフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-23T17:24:32Z)
• Image2CADSeq: Computer-Aided Design Sequence and Knowledge Inference from Product Images [0.7673339435080445]
  デジタルCADファイルがアクセスできないシナリオでは、リバースエンジニアリング(RE)が3DCADモデルの再構築に使われてきた。 ポイントクラウドなどの3Dデータを境界表現(B-rep)フォーマットで3Dモデルに変換することに重点を置いている。 本研究では,Image2CADSeqニューラルネットワークモデルを用いた新しいデータ駆動型アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-09T02:36:21Z)
• BlenderLLM: Training Large Language Models for Computer-Aided Design with Self-improvement [45.19076032719869]
  我々は,大規模言語モデル(LLM)をCAD(Computer-Aided Design)で訓練するフレームワークであるBlenderLLMを提案する。 以上の結果から,既存のモデルではCADスクリプトの正確な生成に重大な制限があることが明らかとなった。 命令ベースの微調整と反復的な自己改善によって、BlenderLLMはCADスクリプト生成の機能と精度の両方においてこれらのモデルを大幅に上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-16T14:34:02Z)
• CAD-MLLM: Unifying Multimodality-Conditioned CAD Generation With MLLM [39.113795259823476]
  マルチモーダル入力に条件付きパラメトリックCADモデルを生成可能な最初のシステムであるCAD-MLLMを導入する。 先進的な大規模言語モデル (LLM) を用いて,多様なマルチモーダルデータとCADモデルのベクトル化表現に特徴空間を整合させる。 得られたデータセットはOmni-CADと呼ばれ、CADモデル毎にテキスト記述、多視点画像、ポイント、コマンドシーケンスを含む最初のマルチモーダルCADデータセットである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T18:31:08Z)
• PS-CAD: Local Geometry Guidance via Prompting and Selection for CAD Reconstruction [86.726941702182]
  再構成ネットワークPS-CADに幾何学的ガイダンスを導入する。 我々は、現在の再構成が点雲としての完備モデルと異なる曲面の幾何学を提供する。 第二に、幾何学的解析を用いて、候補面に対応する平面的プロンプトの集合を抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T03:43:55Z)
• AutoCAD: Automatically Generating Counterfactuals for Mitigating Shortcut Learning [70.70393006697383]
  完全自動かつタスクに依存しないCAD生成フレームワークであるAutoCADについて述べる。 本稿では,完全に自動化されたタスクに依存しないCAD生成フレームワークであるAutoCADを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-29T13:39:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。