論文の概要: CADKnitter: Compositional CAD Generation from Text and Geometry Guidance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.11199v1
- Date: Fri, 12 Dec 2025 01:06:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-15 15:48:11.611497
- Title: CADKnitter: Compositional CAD Generation from Text and Geometry Guidance
- Title（参考訳）: CADKnitter:テキストと幾何学的ガイダンスによる構成CAD生成
- Authors: Tri Le, Khang Nguyen, Baoru Huang, Tung D. Ta, Anh Nguyen,
- Abstract要約: 幾何誘導拡散サンプリング戦略を用いた構成CAD生成フレームワークCADKnitterを提案する。
CADKnitterは、与えられたCADモデルの幾何学的制約と、所望の設計テキストプロンプトのセマンティック制約の両方に従う補完的なCAD部分を生成することができる。
また、310,000以上のCADモデルのサンプルと、テキストプロンプトとアセンブリメタデータを含むデータセット、いわゆるKnitCADをキュレートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.644079160190175
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Crafting computer-aided design (CAD) models has long been a painstaking and time-intensive task, demanding both precision and expertise from designers. With the emergence of 3D generation, this task has undergone a transformative impact, shifting not only from visual fidelity to functional utility but also enabling editable CAD designs. Prior works have achieved early success in single-part CAD generation, which is not well-suited for real-world applications, as multiple parts need to be assembled under semantic and geometric constraints. In this paper, we propose CADKnitter, a compositional CAD generation framework with a geometry-guided diffusion sampling strategy. CADKnitter is able to generate a complementary CAD part that follows both the geometric constraints of the given CAD model and the semantic constraints of the desired design text prompt. We also curate a dataset, so-called KnitCAD, containing over 310,000 samples of CAD models, along with textual prompts and assembly metadata that provide semantic and geometric constraints. Intensive experiments demonstrate that our proposed method outperforms other state-of-the-art baselines by a clear margin.
- Abstract（参考訳）: コンピュータ支援デザイン(CAD)モデルの作成は長年、デザイナーから正確さと専門知識の両方を要求する、面倒で時間を要する作業だった。
3D生成の出現に伴い、このタスクは、視覚的忠実度から機能的ユーティリティへのシフトだけでなく、編集可能なCAD設計も可能にし、変革的な影響を受けている。
従来の作業は、意味的および幾何学的制約の下で複数の部品を組み立てる必要があるため、現実のアプリケーションには適さない単一部分CAD生成において、早くから成功している。
本稿では,幾何誘導拡散サンプリング戦略を用いた構成CAD生成フレームワークCADKnitterを提案する。
CADKnitterは、与えられたCADモデルの幾何学的制約と、所望の設計テキストプロンプトのセマンティック制約の両方に従う補完的なCAD部分を生成することができる。
また,310,000以上のCADモデルのサンプルと,意味的および幾何学的制約を提供するテキストプロンプトとアセンブリメタデータを含む,いわゆるKnitCADをキュレートする。
集中的な実験により,提案手法が他の最先端のベースラインをクリアマージンで上回ることを示した。
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