論文の概要: Pointer-CAD v2: Plan-Then-Construct CAD Generation with Dimension-Aware Parametric Precision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.29301v1
- Date: Sun, 28 Jun 2026 09:40:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-30 18:07:15.872011
- Title: Pointer-CAD v2: Plan-Then-Construct CAD Generation with Dimension-Aware Parametric Precision
- Title（参考訳）: ポインタCAD v2:次元対応パラメトリック精度による計画的構成CAD生成
- Abstract要約: CAD(Computer-Aided Design)は、工業生産に必要な高精度な技術を提供することによって、現代の製造業において基本的な役割を担っている。
近年の大規模言語モデルに基づくCAD生成はシーケンス予測問題として定式化され,有望な結果を得た。
形状レベルで無視できる小さな数値的な偏差は、産業的許容条件に反する可能性がある。
本稿では,連続値を直接予測するPointer-CAD v2を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.320445641359466
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Computer-aided design (CAD) plays a fundamental role in modern manufacturing by providing the high precision required for industrial production. Recent large language model based approaches formulate CAD generation as a sequence prediction problem and have achieved promising results. However, existing methods and evaluation protocols primarily emphasize visual similarity, while overlooking precise geometric parameters and correct metric scale. Small numerical deviations that are negligible at the shape-level may still violate industrial tolerance requirements, a problem further compounded by current autoregressive paradigms that utilize command sequence representations, aggressively quantize numerical parameters to ease LLM prediction. In this work, we present Pointer-CAD v2. Compared with v1 (arXiv:2603.04337), this version directly predicts continuous values, bypassing the need for quantized numerical parameters and thereby eliminating quantization errors. Specifically, we propose a unified framework that decouples parameter reasoning from geometric construction through a Plan-Then-Construct paradigm. Our method first produces a structured design plan with explicit metric scale parameters. These parameters are organized into a dictionary and directly referenced during sequence generation via a pointer mechanism, eliminating discretization errors and ensuring dimensionally consistent execution. In addition, we construct a new large-scale dataset with plan-level annotation and introduce three hierarchical geometry accuracy metrics to evaluate parametric fidelity at the vertex, edge, and face levels. Extensive experiments demonstrate that Pointer-CAD v2 consistently outperforms existing baselines and achieves substantial improvements in geometric accuracy, enabling reliable CAD generation for precision-critical engineering applications.
- Abstract（参考訳）: CAD(Computer-Aided Design)は、工業生産に必要な高精度な技術を提供することによって、現代の製造業において基本的な役割を担っている。
近年の大規模言語モデルに基づくCAD生成はシーケンス予測問題として定式化され,有望な結果を得た。
しかし、既存の手法や評価プロトコルは主に視覚的類似性を強調し、正確な幾何学的パラメータと正確な計量スケールを見下ろしている。
形状レベルで無視される小さな数値偏差は、現在でも産業の耐久要件に反する可能性があるが、この問題は、命令列表現を利用した現在の自己回帰パラダイムによってさらに複雑化され、数値パラメータを積極的に定量化し、LLM予測を容易にする。
本稿では,Pointer-CAD v2について述べる。
v1 (arXiv:2603.04337)と比較すると、このバージョンは連続的な値を直接予測し、量子化された数値パラメータの必要性を回避し、量子化エラーを排除している。
具体的には,Plan-Then-Constructパラダイムを通じて,幾何学的構成からパラメータ推論を分離する統一フレームワークを提案する。
提案手法はまず,パラメータを明示した構造化設計計画を生成する。
これらのパラメータは辞書に整理され、ポインタ機構を介してシーケンス生成中に直接参照され、離散化エラーを排除し、次元的に一貫した実行を保証する。
さらに,計画レベルのアノテーションを付加した大規模データセットを構築し,頂点,辺,面レベルでのパラメトリック忠実度を評価するために3つの階層的幾何精度指標を導入する。
大規模な実験により、Pointer-CAD v2は既存のベースラインを一貫して上回り、幾何精度を大幅に向上し、精度クリティカルなエンジニアリング応用のための信頼性の高いCAD生成を可能にした。
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