
摘要
三维形状的深度生成模型已引起广泛的研究兴趣。然而,几乎所有的这些模型都生成离散的形状表示,如体素、点云和多边形网格。本文介绍了首个用于显著不同的形状表示的三维生成模型——将形状描述为一系列计算机辅助设计(CAD)操作。与网格和点云不同,CAD 模型编码了用户创建三维形状的过程,在众多工业和工程设计任务中得到广泛应用。然而,CAD 操作的顺序性和不规则结构给现有的三维生成模型带来了重大挑战。通过将 CAD 操作与自然语言进行类比,我们提出了一种基于 Transformer 的 CAD 生成网络。我们展示了该模型在形状自动编码和随机形状生成方面的性能。为了训练我们的网络,我们构建了一个包含 178,238 个模型及其 CAD 构造序列的新数据集。我们已将该数据集公开,以促进未来在此领域的研究。
代码仓库
ChrisWu1997/DeepCAD
官方
pytorch
GitHub 中提及
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| cad-reconstruction-on-cc3d | DeepCAD | Chamfer Distance (median): 263 |
| cad-reconstruction-on-deepcad | DeepCAD | Camfer Distance (median): 9.64 Chamfer Distance: 42.5 IoU: 46.7 |
| cad-reconstruction-on-fusion-360-gallery | DeepCAD | Chamfer Distance: 330 Chamfer Distance (median): 89.2 IoU: 39.9 |