CAD-MLLM：智能CAD模型生成系统助力高效设计与创新

CAD-MLLM：先进的计算机辅助设计模型生成系统

CAD-MLLM是由上海科技大学、Transcengram、DeepSeek AI和香港大学联合开发的一款创新型计算机辅助设计（CAD）模型生成系统。它能够根据用户提供的多种输入形式（如文本描述、图像、点云数据以及这些输入的组合）生成参数化的CAD模型。该系统利用命令序列和大型语言模型（LLMs）对多模态数据进行对齐和处理，从而构建出完整的CAD模型。CAD-MLLM引入了一个名为Omni-CAD的大规模多模态数据集，并配备了新的评估指标，以全面评估生成模型的拓扑质量和表面封闭程度。其性能超越了现有的技术方法，展现出对数据缺陷的高度鲁棒性。

CAD-MLLM的主要功能

• 多模态输入处理：能够处理文本描述、图像和点云等多种输入形式，基于这些信息生成CAD模型。
• 参数化CAD模型生成：系统支持生成可进行编辑和调整的参数化CAD模型。
• 数据集构建与注释：引入Omni-CAD数据集，包含文本描述、多视图图像、点云及其对应的CAD命令序列。
• 创新的评估指标：通过新的评估标准，来评估生成CAD模型的拓扑质量和表面完整性。
• 鲁棒性：在处理噪声和缺失数据方面表现出卓越的鲁棒性。
• 交互式设计：用户可通过简单的指令和插图轻松设计CAD模型，使非专业人士也能实现设计想法。

CAD-MLLM的技术原理

• 命令序列表示：将CAD模型的命令序列向量化，以适应大型语言模型（LLMs）的学习需求。
• 多模态数据对齐：运用先进的LLMs对不同模态数据与CAD模型的向量表示进行对齐，使模型能够理解和处理多种输入。
• 网络架构：网络架构包括视觉数据对齐、点数据对齐和大型语言模型三个模块，支持跨模态输入。
• 共享特征空间：非文本输入通过冻结的编码器处理后，利用投影层将特征对齐到共享的LLM特征空间。
• 低秩适应（LoRA）微调：基于整合提示与多模态嵌入，应用低秩适应（LoRA）技术对LLM进行微调，从而生成精准的CAD模型。
• 数据增强方法：提出数据注释流程和数据增强方法，生成新的多模态条件CAD数据集Omni-CAD。

产品官网

• 项目官网：cad-mllm.github.io
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.04954

CAD-MLLM的应用场景

• 工业设计与制造：帮助设计师和工程师快速生成和修改复杂的工业产品CAD模型，从而加速产品开发流程。
• 建筑与工程：使建筑师和结构工程师能够从现场照片或地形数据生成精确的CAD图纸，提高设计和规划效率。
• 汽车行业：汽车制造商可从概念草图或描述中生成精确的汽车零部件CAD模型，优化设计和制造流程。
• 航空航天：在航空航天领域，通过复杂的设计要求和性能参数生成飞机和航天器的零部件及结构的CAD模型。
• 教育与培训：降低学生和新手的学习曲线，提高教学效果。

常见问题

• CAD-MLLM支持哪些输入格式？：系统支持文本描述、图像、点云等多种输入形式。
• 生成的CAD模型是否可以编辑？：是的，CAD-MLLM创建的模型是参数化的，用户可以对其进行编辑和调整。
• 如何评估生成的CAD模型质量？：CAD-MLLM引入了新的评估指标，专门用于评估模型的拓扑质量和表面封闭程度。
• 该系统适用于哪些行业？：CAD-MLLM广泛应用于工业设计、建筑与工程、汽车制造、航空航天等多个行业。