4 个月前

DeepCAD:一种用于计算机辅助设计模型的深度生成网络

DeepCAD:一种用于计算机辅助设计模型的深度生成网络

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-cc3dDeepCAD
Chamfer Distance (median): 263
cad-reconstruction-on-deepcadDeepCAD
Camfer Distance (median): 9.64
Chamfer Distance: 42.5
IoU: 46.7
cad-reconstruction-on-fusion-360-galleryDeepCAD
Chamfer Distance: 330
Chamfer Distance (median): 89.2
IoU: 39.9

用 AI 构建 AI

从想法到上线——通过免费 AI 协同编程、开箱即用的环境和市场最优价格的 GPU 加速您的 AI 开发

AI 协同编程
即用型 GPU
最优价格
立即开始

Hyper Newsletters

订阅我们的最新资讯
我们会在北京时间 每周一的上午九点 向您的邮箱投递本周内的最新更新
邮件发送服务由 MailChimp 提供
DeepCAD:一种用于计算机辅助设计模型的深度生成网络 | 论文 | HyperAI超神经