論文の概要: CADDesigner: Conceptual Design of CAD Models Based on General-Purpose Agent
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01031v1
- Date: Fri, 01 Aug 2025 19:15:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-05 18:25:21.673445
- Title: CADDesigner: Conceptual Design of CAD Models Based on General-Purpose Agent
- Title（参考訳）: CADデザイナ:汎用エージェントに基づくCADモデルの概念設計
- Authors: Jingzhe Ni, Xiaolong Yin, Xintong Li, Xingyu Lu, Ji Wei, Ruofeng Tong, Min Tang, Peng Du,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を用いたCAD概念設計のためのエージェントを提案する。
CIP(Context-Independent Imperative Paradigm)に基づいて構築され、高品質なCADモデリングコードを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.288461787523604
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Computer-Aided Design (CAD) plays a pivotal role in industrial manufacturing but typically requires a high level of expertise from designers. To lower the entry barrier and improve design efficiency, we present an agent for CAD conceptual design powered by large language models (LLMs). The agent accepts both abstract textual descriptions and freehand sketches as input, engaging in interactive dialogue with users to refine and clarify design requirements through comprehensive requirement analysis. Built upon a novel Context-Independent Imperative Paradigm (CIP), the agent generates high-quality CAD modeling code. During the generation process, the agent incorporates iterative visual feedback to improve model quality. Generated design cases are stored in a structured knowledge base, enabling continuous improvement of the agent's code generation capabilities. Experimental results demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance in CAD code generation.
- Abstract（参考訳）: CAD(Computer-Aided Design)は工業生産において重要な役割を担っているが、通常はデザイナーの高度な専門知識を必要とする。
入力障壁を低くし,設計効率を向上させるために,大規模言語モデル(LLM)を用いたCAD概念設計エージェントを提案する。
エージェントは、抽象的なテキスト記述とフリーハンドスケッチの両方を入力として受け入れ、ユーザと対話して、包括的な要求分析を通じて設計要件を洗練・明確化する。
CIP(Context-Independent Imperative Paradigm)に基づいて構築され、高品質なCADモデリングコードを生成する。
生成プロセスの間、エージェントは反復的な視覚フィードバックを組み込んでモデル品質を改善する。
生成された設計ケースは構造化された知識ベースに保存され、エージェントのコード生成能力を継続的に改善することができる。
実験により,CADコード生成における最先端性能が得られた。
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