論文の概要: FllumaOne: A Code-Native Multimodal CAD Dataset with Executable Programs and Kernel-Validated Feature Histories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.17696v1
- Date: Tue, 16 Jun 2026 09:09:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-17 17:15:32.368237
- Title: FllumaOne: A Code-Native Multimodal CAD Dataset with Executable Programs and Kernel-Validated Feature Histories
- Title（参考訳）: FllumaOne: 実行可能プログラムとカーネルバリデード機能ヒストリーを備えたコードNative Multimodal CADデータセット
- Authors: Jizong Zhan,
- Abstract要約: コードネイティブなマルチモーダルCADデータセットであるFllumaOneを紹介する。
このデータセットは、条件付きCAD再構成、実行可能プログラム、フィーチャーツリー予測、B-Rep分析、検索、設計完了、編集可能なリバースエンジニアリングをサポートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Parametric computer-aided design records both final geometry and the ordered construction history that determines how a part can be edited. Datasets for editable CAD research should therefore expose modeling operations, parameters, and feature dependencies together with validated geometry. We introduce FllumaOne, a code-native multimodal CAD dataset whose models are generated by executable Python programs in Flluma, a Qt/C++ OpenCASCADE-based CAD system. Each sample aligns its program with a structured feature tree, a training-oriented intermediate representation, STEP geometry, a surface point cloud, natural-language descriptions, metadata, and eight canonical visible-edge renderings. The primary release, FllumaOne-100K, contains 100,000 accepted samples across four template-level complexity regimes. Programs are executed and retained only after kernel geometry, solid validity, and export checks; release reports also record modality completeness and split-level duplicate tests. A Qwen2.5-Coder-1.5B LoRA baseline trained on 80,000 samples achieves 99.98% Python syntax validity, 99.97% Flluma build success, and 99.14% STEP-export validity on the held-out 10,000-sample test split. For the 9,909 predictions converted to surface point clouds, the mean normalized Chamfer Distance is 0.002124. The dataset supports conditioned CAD reconstruction, executable program synthesis, feature-tree prediction, B-Rep analysis, retrieval, design completion, and editable reverse engineering.
- Abstract（参考訳）: パラメトリックコンピュータ支援設計は、最終幾何学と順序付けされた構成履歴の両方を記録し、その部分をどのように編集するかを決定する。
編集可能なCAD研究のためのデータセットは、検証された幾何学とともに、モデリング操作、パラメータ、および機能依存を公開すべきである。
我々は、Qt/C++ OpenCASCADEベースのCADシステムであるFllumaで実行可能なPythonプログラムによってモデルを生成する、コードネイティブなマルチモーダルCADデータセットであるFllumaOneを紹介する。
各サンプルは、そのプログラムを構造化された特徴木、トレーニング指向の中間表現、STEP幾何学、表面点雲、自然言語記述、メタデータ、および8つの標準可視エッジレンダリングと整列する。
主要なリリースであるFllumaOne-100Kは、4つのテンプレートレベルの複雑性レギュレーションで10万のサンプルが受け入れられている。
プログラムはカーネルの幾何、確固たる妥当性、エクスポートチェックの後にのみ実行され、保持される。
80,000サンプルでトレーニングされたQwen2.5-Coder-1.5B LoRAベースラインは、99.98%のPython構文の妥当性、99.97%のFllumaビルド成功、99.14%のSTEP輸出妥当性を達成している。
表面点雲に変換された9,909の予測では、平均正規化されたチャンファー距離は0.002124である。
このデータセットは、条件付きCAD再構成、実行可能なプログラム合成、特徴木予測、B-Rep分析、検索、設計完了、編集可能なリバースエンジニアリングをサポートする。
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