論文の概要: ReliCAD: From Uncertain LLM Generation to Reliable Parametric CAD Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.22325v1
• Date: Wed, 16 Sep 2026 07:11:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-25 00:57:15.789702
• Title: ReliCAD: From Uncertain LLM Generation to Reliable Parametric CAD Modeling
• Title（参考訳）: ReliCAD:不確実なLCM生成から信頼性パラメトリックCADモデリングへ
• Abstract要約: 本研究では,不確実なLCM生成を信頼性パラメトリックCADモデリングに変換する統一フレームワークReliCADを提案する。 ReliCADは、ユーザ要求を構造化された設計仕様に変換し、幾何学的関係、位相的依存関係、特徴構築順序を明示的にモデル化する。 その後、制約対応パラメトリック命令を生成し、Agent-Ready APIを通じてCADカーネルを起動し、幾何学的構成と制約解決を実行する。 公開HistCAD生成データセットと多粒性CAD編集データセットの実験により、ReliCADはベースライン法を著しく上回り、99.8%の妥当性率と0.8753のIoUを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.382878646766977
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models have shown considerable potential for natural-language-driven parametric CAD modeling. However, a fundamental contradiction exists between their probabilistic generation and the deterministic requirements of CAD modeling, resulting in limitations in reliability, design-intent preservation, and geometric validity. Existing methods typically rely on large-scale annotated datasets, lack explicit modeling of design intent, and underutilize the deterministic capabilities of CAD kernels. To address these limitations, we propose ReliCAD, a unified framework that transforms uncertain LLM generation into reliable parametric CAD modeling. Through explicit design-intent modeling, ReliCAD converts user requirements into structured design specifications and explicitly models geometric relations, topological dependencies, and feature construction order. It then generates constraint-aware parametric instructions and invokes the CAD kernel through an Agent-ready API to perform geometric construction and constraint solving. ReliCAD further records runtime evidence and employs a verification-feedback mechanism to assess consistency between the generated model and the design specifications, enabling error localization and iterative repair. Experiments on the public HistCAD generation dataset and our multi-granularity CAD editing dataset demonstrate that ReliCAD significantly outperforms baseline methods, achieving 99.8\% validity rate and 0.8753 IoU. ReliCAD provides a verifiable, repairable, and generalizable approach to natural-language-interactive CAD modeling.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、自然言語駆動パラメトリックCADモデリングにかなりの可能性を示している。 しかし、CADモデリングの確率的生成と決定論的要求との間には根本的な矛盾があり、信頼性、設計意図の保存、幾何学的妥当性の制限が生じる。 既存の手法は通常、大規模なアノテートされたデータセットに依存し、設計意図の明示的なモデリングを欠き、CADカーネルの決定論的能力を過小評価している。 これらの制約に対処するため、不確実なLCM生成を信頼性パラメトリックCADモデリングに変換する統一フレームワークReliCADを提案する。 明示的な設計意図モデリングを通じて、ReliCADはユーザー要求を構造化された設計仕様に変換し、幾何学的関係、位相的依存関係、特徴的構築順序を明示的にモデル化する。 その後、制約対応パラメトリック命令を生成し、Agent-Ready APIを通じてCADカーネルを起動し、幾何学的構成と制約解決を実行する。 ReliCADはさらに実行時のエビデンスを記録し、生成したモデルと設計仕様間の一貫性を評価するための検証フィードバック機構を採用し、エラーのローカライゼーションと反復的な修復を可能にする。 パブリックなHistCAD生成データセットと多粒度CAD編集データセットの実験により、ReliCADは99.8\%の妥当性と0.8753のIoUを達成し、ベースライン法を著しく上回っていることが示された。 ReliCADは、自然言語対話型CADモデリングに対する検証可能で、修復可能で、一般化可能なアプローチを提供する。

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