論文の概要: CADmium: Fine-Tuning Code Language Models for Text-Driven Sequential CAD Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.09792v1
• Date: Sun, 13 Jul 2025 21:11:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 18:48:23.983041
• Title: CADmium: Fine-Tuning Code Language Models for Text-Driven Sequential CAD Design
• Title（参考訳）: CADmium:テキスト駆動型シークエンシャルCAD設計のための微調整コード言語モデル
• Authors: Prashant Govindarajan, Davide Baldelli, Jay Pathak, Quentin Fournier, Sarath Chandar,
• Abstract要約: 我々は,人間的な記述を付加した170k以上のCADモデルの大規模パイプラインを新たに導入する。 本研究はCADmiumがCAD設計を自動化可能であることを示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.105055422074734
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computer-aided design (CAD) is the digital construction of 2D and 3D objects, and is central to a wide range of engineering and manufacturing applications like automobile and aviation. Despite its importance, CAD modeling remains largely a time-intensive, manual task. Recent works have attempted to automate this process with small transformer-based models and handcrafted CAD sequence representations. However, there has been little effort to leverage the potential of large language models (LLMs) for sequential CAD design. In this work, we introduce a new large-scale dataset of more than 170k CAD models annotated with high-quality, human-like descriptions generated with our pipeline based on GPT-4.1. Using this dataset, we fine-tune powerful code-LLMs to generate CAD sequences represented in a JSON-based format from natural language descriptions, demonstrating the viability and effectiveness of this approach for text-conditioned CAD generation. Because simple metrics often fail to reflect the quality of generated objects, we introduce geometric and topological metrics based on sphericity, mean curvature, and Euler characteristic to provide richer structural insights. Our experiments and ablation studies on both synthetic and human-annotated data demonstrate that CADmium is able to automate CAD design, drastically speeding up the design of new objects. The dataset, code, and fine-tuned models are available online.
• Abstract（参考訳）: CAD(Computer-Aided Design)は、2Dオブジェクトと3Dオブジェクトのデジタル構築であり、自動車や航空機などの幅広い工学・製造用途の中心となっている。 その重要性にもかかわらず、CADモデリングは主に時間集約的な手作業である。 最近の研究は、小さなトランスモデルと手作りCADシーケンス表現を用いて、このプロセスを自動化しようと試みている。 しかし, 大規模言語モデル (LLM) の可能性を, 逐次CAD設計に活用するための努力はほとんど行われていない。 本稿では,GPT-4.1に基づく高品質な人文的記述を付加した170k以上のCADモデルの大規模データセットを提案する。 このデータセットを用いて、自然言語記述からJSONベースの形式で表現されたCADシーケンスを生成するための強力なコード-LLMを微調整し、テキスト条件付きCAD生成におけるこのアプローチの有効性と有効性を示す。 単純な測度はしばしば生成物の品質を反映しないので、よりリッチな構造的な洞察を提供するために、球状性、平均曲率、オイラー特性に基づく幾何学的および位相的測度を導入する。 CADmiumがCAD設計を自動化し,新しいオブジェクトの設計を劇的に高速化できることを示す。 データセット、コード、微調整されたモデルはオンラインで利用可能だ。

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