GenCAD：基于图像条件的计算机辅助设计生成

摘要

我们介绍了GenCAD，一个基于图像的CAD生成模型。我们的模型不仅能够生成3D CAD，还能生成整个参数化CAD命令历史记录、CAD程序作为输出。

CAD数据结构的复杂性，如边界表示（B-rep），使得训练高效的AI模型变得困难。由于数据获取的便利性，常见的方法往往采用网格、体素或点云等表示方式，这牺牲了真实CAD模型的准确性和可修改性，这对于工程任务、制造和设计空间探索至关重要。在这里，我们提出了GenCAD，一个基于图像的生成模型，能够生成可以使用几何内核转换为3D实体模型的参数化CAD命令序列，也称为CAD程序。在GenCAD的核心，我们开发了一个强大的多模态计算工程设计表示学习框架。

我们提出的GenCAD架构是四个关键步骤的结合；1）使用自回归Transformer编码器来学习CAD命令序列的潜在表示；2）使用基于对比学习的模型来学习CAD命令序列和CAD图像之间的联合表示；3）一个能够根据CAD图像生成CAD命令序列潜在表示的潜在扩散模型；4）最终，一个能够将CAD潜在表示转换为参数化CAD命令序列的解码器模型。最重要的是，GenCAD不仅生成3D实体，还生成整个CAD程序。我们的工作在CAD领域迈出了重要一步，从图像中提供更精确且可修改的3D建模，可能增强自动化设计流程。