論文の概要: UniCAD: A Unified Benchmark and Universal Model for Multi-Modal Multi-Task CAD

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.05058v1
• Date: Wed, 03 Jun 2026 16:20:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-04 20:44:18.887785
• Title: UniCAD: A Unified Benchmark and Universal Model for Multi-Modal Multi-Task CAD
• Title（参考訳）: UniCAD:マルチモードマルチタスクCADのための統一ベンチマークとユニバーサルモデル
• Authors: Jingyuan Chen, Sheng Jin, Haopeng Sun, Wentao Liu, Chen Qian,
• Abstract要約: マルチモーダルCAD学習のための総合ベンチマークUniCADを紹介する。 テキスト,画像,スケッチ,点群を取り込み,汎用的な大規模言語モデルUniCAD-MLLMを提案する。 将来の研究を加速するために、データセット、コード、事前訓練されたモデルをリリースします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.34982007288203
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computer-Aided Design (CAD) underpins modern engineering and manufacturing by enabling the creation of precise, editable 3D models. However, CAD research typically studies tasks in isolation, and multi-modal, multi-task learning for CAD is hindered by the absence of a unified benchmark. To address this gap, we introduce UniCAD, a comprehensive benchmark for multi-modal CAD learning that covers point-to-CAD reconstruction, text/image-to-CAD generation, and CAD question answering across diverse input modalities. Alongside the benchmark, we present UniCAD-MLLM, a universal multi-modal large language model that ingests text, images, sketches, and point clouds and performs these heterogeneous tasks in an end-to-end fashion within a single framework. Extensive experiments on the UniCAD and Fusion360 benchmarks demonstrate that UniCAD-MLLM achieves state-of-the-art performance across all tasks, outperforming existing task-specific and multi-task baselines. We will release the dataset, code, and pretrained models to accelerate future research.
• Abstract（参考訳）: CAD(Computer-Aided Design)は、精密で編集可能な3Dモデルの作成を可能にすることで、現代のエンジニアリングと製造を支えている。 しかし、CAD研究は通常、タスクを個別に研究し、CADのためのマルチモーダルなマルチタスク学習は、統一されたベンチマークが欠如していることによって妨げられる。 このギャップに対処するため,マルチモーダルCAD学習のための総合的なベンチマークであるUniCADを導入し,多様な入力モダリティにまたがるポイント・ツー・CAD再構成,テキスト・イメージ・ツー・CAD生成,CAD質問応答について紹介する。 ベンチマークの他に,テキスト,画像,スケッチ,ポイントクラウドを取り込み,これら不均一なタスクを1つのフレームワーク内でエンドツーエンドに実行する汎用多モード大言語モデルUniCAD-MLLMを提案する。 UniCADとFusion360ベンチマークの大規模な実験は、UniCAD-MLLMがすべてのタスクで最先端のパフォーマンスを達成し、既存のタスク固有のベースラインやマルチタスクベースラインよりも優れていることを示した。 将来の研究を加速するために、データセット、コード、事前訓練されたモデルをリリースします。

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