論文の概要: Automated CAD Modeling Sequence Generation from Text Descriptions via Transformer-Based Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19490v1
• Date: Mon, 26 May 2025 04:17:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:43.160826
• Title: Automated CAD Modeling Sequence Generation from Text Descriptions via Transformer-Based Large Language Models
• Title（参考訳）: 変圧器を用いた大規模言語モデルによるテキスト記述からの自動CADモデリングシーケンス生成
• Authors: Jianxing Liao, Junyan Xu, Yatao Sun, Maowen Tang, Sicheng He, Jingxian Liao, Shui Yu, Yun Li, Hongguan Xiao,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)とコンピュータ支援設計(CAutoD)を統合した産業設計自動化のための新しいフレームワークを提案する。 提案手法では,LLMと視覚言語による大規模モデル(VLLM)を活用して高品質なパラメータと外観記述を生成する半自動データパイプライン,デュアルチャネル特徴集約によるモデリングシーケンスを予測するトランスフォーマーベースのCADジェネレータ(TCADGen),CADLLMと呼ばれる拡張CADモデリング生成モデル,の3点を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.748800287967848
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Designing complex computer-aided design (CAD) models is often time-consuming due to challenges such as computational inefficiency and the difficulty of generating precise models. We propose a novel language-guided framework for industrial design automation to address these issues, integrating large language models (LLMs) with computer-automated design (CAutoD).Through this framework, CAD models are automatically generated from parameters and appearance descriptions, supporting the automation of design tasks during the detailed CAD design phase. Our approach introduces three key innovations: (1) a semi-automated data annotation pipeline that leverages LLMs and vision-language large models (VLLMs) to generate high-quality parameters and appearance descriptions; (2) a Transformer-based CAD generator (TCADGen) that predicts modeling sequences via dual-channel feature aggregation; (3) an enhanced CAD modeling generation model, called CADLLM, that is designed to refine the generated sequences by incorporating the confidence scores from TCADGen. Experimental results demonstrate that the proposed approach outperforms traditional methods in both accuracy and efficiency, providing a powerful tool for automating industrial workflows and generating complex CAD models from textual prompts. The code is available at https://jianxliao.github.io/cadllm-page/
• Abstract（参考訳）: 複雑なコンピュータ支援設計(CAD)モデルの設計は、計算の非効率性や正確なモデルを生成することの難しさといった問題により、しばしば時間がかかる。 本稿では,これらの問題に対処し,大規模言語モデル (LLM) とコンピュータ自動設計 (CAutoD) を統合した,産業設計自動化のための新しい言語誘導フレームワークを提案する。 このフレームワークを通じてCADモデルはパラメータや外観記述から自動的に生成され、詳細なCAD設計フェーズにおける設計タスクの自動化をサポートする。 提案手法では,LLMと視覚言語大モデル(VLLM)を利用して高品質なパラメータと外観記述を生成する半自動データアノテーションパイプライン,デュアルチャネル特徴量集計によるモデリングシーケンスの予測を行うトランスフォーマーベースCADジェネレータ(TCADGen),CADLLMと呼ばれる拡張CADモデリング生成モデル,TCADGenの信頼性スコアを組み込むことで生成したシーケンスを改良する。 提案手法は,産業ワークフローの自動化や複雑なCADモデルをテキストプロンプトから生成するための強力なツールとして,精度と効率の両方で従来の手法より優れていることを示す。 コードはhttps://jianxliao.github.io/cadllm-page/で公開されている。

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