Fugu-MT 論文翻訳(概要): HierCAD: Hierarchical Text-to-CAD Design via Structure Alignment and Parameter Grounding

論文の概要: HierCAD: Hierarchical Text-to-CAD Design via Structure Alignment and Parameter Grounding

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.11339v1
Date: Mon, 13 Jul 2026 10:00:53 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-07-14 17:47:21.421441
Title: HierCAD: Hierarchical Text-to-CAD Design via Structure Alignment and Parameter Grounding
Title（参考訳）: HierCAD: 構造アライメントとパラメータグラウンドによる階層型テキスト・ツー・CAD設計
Abstract要約: HierCADは階層的なテキスト・ツー・CADフレームワークであり、構造的推論とパラメータ予測の両方を改善する。私たちのコードはhttps://github.com/Collab-Gen/HierCADで公開されています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 45.92807927638433
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recent text-to-CAD approaches have shown promising results by leveraging large language models, but they often struggle with maintaining structural consistency in complex designs and accurately grounding geometric parameters. To address these issues, we propose HierCAD, a hierarchical text-to-CAD framework that improves both structural reasoning and parameter prediction. HierCAD reformulates CAD generation as progressive reasoning by decomposing CAD construction trees into object-level procedural reasoning and part-level topology reasoning trajectories. To further improve generation fidelity, we introduce a unified Structure Alignment and Parameter Grounding (SAPG) learning strategy. Structure alignment aligns topology reasoning trajectories with their corresponding parametric CAD spans, while parameter grounding mitigates shortcut learning through structure-preserving parameter perturbations and ranking-based supervision. Experiments demonstrate that HierCAD outperforms prior state-of-the-art methods on both CAD sequence generation and reconstructed CAD model evaluation. Our code is available at https://github.com/Collab-Gen/HierCAD.
Abstract（参考訳）: 最近のテキストからCADへのアプローチは、大きな言語モデルを活用することで有望な結果を示しているが、複雑な設計における構造的一貫性の維持と、幾何学的パラメータの正確な基底化に苦慮することが多い。これらの問題に対処するために,構造的推論とパラメータ予測の両方を改善する階層型テキスト・ツー・CADフレームワークであるHierCADを提案する。 HierCADはCAD作成木をオブジェクトレベルの手続き的推論と部分レベルのトポロジ的推論に分解することで、進歩的推論としてCAD生成を再構築する。生成の忠実度をさらに向上するため,SAPG(Structure Alignment and Parameter Grounding)学習戦略を導入した。構造アライメントはトポロジカル推論トラジェクトリを対応するパラメトリックCADスパンと整合させ、パラメータグラウンドニングは構造保存パラメータ摂動とランキングに基づく監督を通じてショートカット学習を緩和する。実験により、HierCADはCADシーケンス生成と再構成CADモデル評価の両方において、最先端の手法よりも優れていることが示された。私たちのコードはhttps://github.com/Collab-Gen/HierCADで公開されています。

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