論文の概要: Draw it like Euclid: Teaching transformer models to generate CAD profiles using ruler and compass construction steps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.09428v1
• Date: Wed, 14 Jan 2026 12:17:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-15 18:59:20.392052
• Title: Draw it like Euclid: Teaching transformer models to generate CAD profiles using ruler and compass construction steps
• Title（参考訳）: Euclidのように描く: 定規とコンパス構築手順を用いてCADプロファイルを生成するトランスフォーマーモデルを教える
• Abstract要約: 本稿では,コンピュータ支援設計(CAD)プロファイルを生成する新しい手法を提案する。 これらのシーケンスは、デザイナによって提供される幾何学から始まり、最終プロファイルのポイントと曲線をステップ単位で構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.337843963490071
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We introduce a new method of generating Computer Aided Design (CAD) profiles via a sequence of simple geometric constructions including curve offsetting, rotations and intersections. These sequences start with geometry provided by a designer and build up the points and curves of the final profile step by step. We demonstrate that adding construction steps between the designer's input geometry and the final profile improves generation quality in a similar way to the introduction of a chain of thought in language models. Similar to the constraints in a parametric CAD model, the construction sequences reduce the degrees of freedom in the modeled shape to a small set of parameter values which can be adjusted by the designer, allowing parametric editing with the constructed geometry evaluated to floating point precision. In addition we show that applying reinforcement learning to the construction sequences gives further improvements over a wide range of metrics, including some which were not explicitly optimized.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、曲線オフセット、回転、交叉を含む単純な幾何学的構成の列を通じてコンピュータ支援設計(CAD)プロファイルを生成する新しい手法を提案する。 これらのシーケンスは、デザイナによって提供される幾何学から始まり、最終プロファイルのポイントと曲線をステップ単位で構築する。 設計者の入力幾何学と最終プロファイルの間に構築ステップを追加することで、言語モデルにおける思考の連鎖の導入と同じような方法で生成品質が向上することを示す。 パラメトリックCADモデルの制約と同様に、構築シーケンスはモデル形状の自由度をデザイナによって調整可能なパラメータ値の小さなセットに減らし、浮動小数点精度で評価された構成幾何によるパラメトリック編集を可能にする。 さらに, 強化学習を構築系列に適用することで, 明示的に最適化されていないものを含め, 幅広い指標のさらなる改善が期待できることを示す。

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