論文の概要: CADIR: A Cross-Backend Editable Intermediate Representation for Agentic CAD Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.00891v1
- Date: Sat, 01 Aug 2026 23:07:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-04 15:07:24.981675
- Title: CADIR: A Cross-Backend Editable Intermediate Representation for Agentic CAD Generation
- Title（参考訳）: CADIR:エージェントCAD生成のためのバックエンド編集可能な中間表現
- Abstract要約: 本稿では,CAD生成とクロスバックエンド編集のためのエージェントフレンドリーな中間表現CADIRを提案する。
OCPを介してOCCT幾何カーネル上に構築され、CADIRは明示的で構成的なモデリング操作ときめ細かい実行診断を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.468378066479497
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models have made it possible to generate executable computer-aided design (CAD) programs from natural-language descriptions or images. However, existing methods represent modeling processes as backend-specific sequential scripts with implicit dependencies or as static geometry, making it difficult to simultaneously preserve construction history, stable topological references, and feature-level editability across different CAD systems. We present CADIR, an agent-friendly executable intermediate representation for CAD generation and cross-backend editing. Built on the OCCT geometry kernel via OCP, CADIR provides explicit, compositional modeling operations and fine-grained execution diagnostics. During program execution, CADIR records modeling operations, parameter dependencies, constraints, and topology selections in a construction graph. To enable reliable cross-backend reconstruction, we introduce Geometric Signature Matching, which identifies corresponding edges and faces despite parameter changes and backend differences, allowing adapters to reconstruct native editable feature histories in FreeCAD, SolidWorks, and Fusion 360. Building on this representation, we further propose a construction-graph retrieval method for text and image queries that supports both full-graph and subgraph retrieval, enabling agents to leverage complete models and modeling substructures. Extensive experiments demonstrate that CADIR achieves higher geometric fidelity and execution reliability than existing CAD representations, that construction-graph retrieval further improves model generation quality, and that cross-backend editing enables reliable model reconstruction and post-reconstruction editing across multiple CAD environments.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、自然言語記述や画像から実行可能なコンピュータ支援デザイン(CAD)プログラムを生成することができる。
しかし、既存の手法では、モデリングプロセスを暗黙の依存関係を持つバックエンド固有のシーケンシャルスクリプトや静的幾何として表現しており、構築履歴、安定したトポロジカル参照、異なるCADシステム間の機能レベルの編集性を同時に保存することは困難である。
本稿では,CAD生成とクロスバックエンド編集のためのエージェントフレンドリーな中間表現CADIRを提案する。
OCPを介してOCCT幾何カーネル上に構築され、CADIRは明示的で構成的なモデリング操作ときめ細かい実行診断を提供する。
プログラム実行中、CADIRは構成グラフ内のモデリング操作、パラメータ依存、制約、トポロジーの選択を記録する。
パラメータの変更やバックエンドの違いにもかかわらず、対応するエッジと顔を認識し、アダプタがFreeCAD、SolidWorks、Fusion 360のネイティブ編集可能な機能履歴を再構築できるようにする。
この表現に基づいて,テキストと画像の問合せのための構築グラフ検索手法を提案し,全グラフ検索とサブグラフ検索の両方をサポートし,エージェントが完全なモデルとサブストラクチャのモデリングを行えるようにした。
大規模な実験により,CADIRは既存のCAD表現よりも高い幾何学的忠実度と実行信頼性を実現し,構築グラフ検索によりモデル生成品質が向上し,裏面編集により信頼性の高いモデル再構成と複数CAD環境間のポスト再構成が可能となった。
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