論文の概要: CADSmith: Multi-Agent CAD Generation with Programmatic Geometric Validation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.26512v1
• Date: Fri, 27 Mar 2026 15:23:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-30 21:49:48.566437
• Title: CADSmith: Multi-Agent CAD Generation with Programmatic Geometric Validation
• Title（参考訳）: CADSmith: プログラム的幾何学的検証によるマルチエージェントCAD生成
• Abstract要約: テキスト・トゥ・CAD生成の既存の方法は、幾何的検証のない単一パスで動作するか、次元誤差を解決できない視覚的フィードバックに頼っている。 自然言語からCadQueryを生成するマルチエージェントパイプラインであるCADSmithを提案する。 次に、2つのネスト補正ループ(実行エラーを解消する内ループ)と、プログラム的幾何的検証に基礎を置く外ループという、反復的な洗練プロセスを実行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.21291474099901
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing methods for text-to-CAD generation either operate in a single pass with no geometric verification or rely on lossy visual feedback that cannot resolve dimensional errors. We present CADSmith, a multi-agent pipeline that generates CadQuery code from natural language. It then undergoes an iterative refinement process through two nested correction loops: an inner loop that resolves execution errors and an outer loop grounded in programmatic geometric validation. The outer loop combines exact measurements from the OpenCASCADE kernel (bounding box dimensions, volume, solid validity) with holistic visual assessment from an independent vision-language model Judge. This provides both the numerical precision and the high-level shape awareness needed to converge on the correct geometry. The system uses retrieval-augmented generation over API documentation rather than fine-tuning, maintaining a current database as the underlying CAD library evolves. We evaluate on a custom benchmark of 100 prompts in three difficulty tiers (T1 through T3) with three ablation configurations. Against a zero-shot baseline, CADSmith achieves a 100% execution rate (up from 95%), improves the median F1 score from 0.9707 to 0.9846, the median IoU from 0.8085 to 0.9629, and reduces the mean Chamfer Distance from 28.37 to 0.74, demonstrating that closed-loop refinement with programmatic geometric feedback substantially improves the quality and reliability of LLM-generated CAD models.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・CAD生成の既存の方法は、幾何的検証のない単一パスで動作するか、次元誤差を解決できない視覚的フィードバックに頼っている。 自然言語からCadQueryを生成するマルチエージェントパイプラインであるCADSmithを提案する。 次に、2つのネスト補正ループ(実行エラーを解消する内ループ)と、プログラム的幾何的検証に基礎を置く外ループという、反復的な洗練プロセスを実行する。 外ループは、OpenCASCADEカーネル(バウンディングボックス次元、体積、確固たる妥当性)からの正確な測定と、独立視覚言語モデルジャッジからの全体的視覚的評価を組み合わせている。 これにより、正確な幾何学に収束するために必要な数値的精度と高レベルの形状認識の両方が得られる。 このシステムは、細調整ではなく、APIドキュメントの検索強化生成を使用し、基盤となるCADライブラリが進化するにつれて、現在のデータベースを維持する。 我々は,3つのアブレーション構成を持つ3つの困難層(T1からT3)において,100個のプロンプトのカスタムベンチマークで評価を行った。 ゼロショットベースラインに対して、CADSmithは100%実行率(95%から)を達成し、中央値のF1スコアを0.9707から0.9846に改善し、中央値のIoUを0.8085から0.9629に改善し、平均のChamfer Distanceを28.37から0.74に低減し、プログラム的幾何学的フィードバックによる閉ループ改善によりLCM生成CADモデルの品質と信頼性が大幅に向上することを示した。

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