論文の概要: CADBench: A Multimodal Benchmark for AI-Assisted CAD Program Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10873v1
• Date: Mon, 11 May 2026 17:25:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:51.028603
• Title: CADBench: A Multimodal Benchmark for AI-Assisted CAD Program Generation
• Title（参考訳）: CADBench:AI支援CADプログラム生成のためのマルチモーダルベンチマーク
• Authors: Anna C. Doris, Jacob Thomas Sony, Ghadi Nehme, Era Syla, Amin Heyrani Nobari, Faez Ahmed,
• Abstract要約: CADBenchはマルチモーダルCADプログラム生成のための統一ベンチマークである。 CADBenchは6つのベンチマークファミリーにまたがる18,000の評価サンプルを含んでいる。 CADに特化して汎用的な視覚言語システム11のベンチマークを行い,14万以上のCADプログラムを生成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6136995620089145
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recovering editable CAD programs from images or 3D observations is central to AI-assisted design, but progress is difficult to measure because existing evaluations are fragmented across datasets, modalities, and metrics. We introduce CADBench, a unified benchmark for multimodal CAD program generation. CADBench contains 18,000 evaluation samples spanning six benchmark families derived from DeepCAD, Fusion 360, ABC, MCB, and Objaverse; five input modalities including clean meshes, noisy meshes, single-view renders, photorealistic renders, and multi-view renders; and six metrics covering geometric fidelity, executability, and program compactness. STEP-based families are stratified by B-rep face count and all families are diversity-sampled to support controlled analysis across complexity and object variation. We benchmark eleven CAD-specialized and general-purpose vision-language systems, generating more than 1.4 million CAD programs. Under idealized inputs, specialized mesh-to-CAD models substantially outperform code-generating VLMs, which remain far from reliable CAD program reconstruction. CADBench further reveals three recurring failure modes: reconstruction quality degrades with geometric complexity, CAD-specialized models can be brittle under modality shift, and model rankings change across metrics. Together, these results position CADBench as a diagnostic testbed for measuring progress in editable 3D reconstruction and multimodal CAD understanding. The benchmark is publicly available at https://huggingface.co/datasets/DeCoDELab/CADBench.
• Abstract（参考訳）: 画像や3D観察から編集可能なCADプログラムを復元することは、AI支援設計の中心であるが、既存の評価がデータセット、モダリティ、メトリクス間で断片化されているため、測定は困難である。 CADBenchはマルチモーダルCADプログラム生成のための統一ベンチマークである。 CADBenchは、DeepCAD、Fusion 360、ABC、MCB、Objaverseから派生した6つのベンチマークファミリーにまたがる18,000の評価サンプル、クリーンメッシュ、ノイズメッシュ、シングルビューレンダリング、フォトリアリスティックレンダリング、マルチビューレンダリングを含む5つの入力モダリティ、幾何学的忠実性、実行可能性、プログラムのコンパクト性をカバーする6つのメトリクスを含む。 STEPをベースとした家族は、B-repの顔数によって階層化され、すべての家族は、複雑さとオブジェクトの変動の制御分析をサポートするために多様性サンプリングされている。 CADに特化して汎用的な視覚言語システム11のベンチマークを行い,14万以上のCADプログラムを生成した。 理想的な入力の下では、特殊なメッシュ・ツー・CADモデルは、信頼性の高いCADプログラムの再構築には程遠い、コード生成VLMよりも大幅に優れている。 CADBenchはさらに、3つの繰り返し発生する障害モードを明らかにしている。再構築品質は幾何的な複雑さで劣化し、CAD特化モデルはモダリティシフトの下で不安定になり、モデルランキングはメトリクスによって変化する。 これらの結果からCADBenchは,編集可能な3次元再構成とマルチモーダルCAD理解の進展を計測するための診断テストベッドとして位置づけられた。 ベンチマークはhttps://huggingface.co/datasets/DeCoDELab/CADBenchで公開されている。

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