CADEvolve: 프로그램 진화를 통한 현실적인 CAD 생성

초록

컴퓨터 지원 설계(CAD)는 엔지니어링 및 제조 분야에서 신속하고 편집 가능한 모델링을 제공합니다. 최근 인공지능(AI)의 발전으로 다양한 CAD 작업의 완전 자동화가 실현 가능해졌습니다. 그러나 이러한 발전은 데이터에 의해 병목 현상을 겪고 있습니다: 공개 코퍼스는 대부분 스케치-돌출 단계로 구성되어 있으며, 복잡한 연산, 다중 연산 구성 및 설계 의도가 부족하여 효과적인 미세 조정을 방해합니다. 고정된 VLM을 사용하여 이를 우회하려는 시도는 현재 기초 모델의 제한된 3D 이해 능력으로 인해 단순하거나 유효하지 않은 프로그램을 생성하는 경우가 많습니다. 우리는 CADEvolve를 제시합니다. 이는 진화 기반 파이프라인 및 데이터셋으로, 단순한 기본 요소에서 시작하여 VLM 기반 편집 및 검증을 통해 CAD 프로그램을 산업 등급 복잡도로 점진적으로 발전시킵니다. 그 결과 실행 가능한 CadQuery 매개변수 생성기로 표현된 8,000개의 복잡한 부품이 생성되었습니다. 다단계 후처리 및 증강을 거쳐 렌더링된 형상과 쌍을 이루며 CadQuery 연산 세트 전체를 활용하는 130만 개의 스크립트로 구성된 통합 데이터셋을 확보했습니다. CADEvolve로 미세 조정된 VLM은 DeepCAD, Fusion 360, MCB 벤치마크에 걸친 Image2CAD 작업에서 최첨단 성능을 달성했습니다.

English

Computer-Aided Design (CAD) delivers rapid, editable modeling for engineering and manufacturing. Recent AI progress now makes full automation feasible for various CAD tasks. However, progress is bottlenecked by data: public corpora mostly contain sketch-extrude sequences, lack complex operations, multi-operation composition and design intent, and thus hinder effective fine-tuning. Attempts to bypass this with frozen VLMs often yield simple or invalid programs due to limited 3D grounding in current foundation models. We present CADEvolve, an evolution-based pipeline and dataset that starts from simple primitives and, via VLM-guided edits and validations, incrementally grows CAD programs toward industrial-grade complexity. The result is 8k complex parts expressed as executable CadQuery parametric generators. After multi-stage post-processing and augmentation, we obtain a unified dataset of 1.3m scripts paired with rendered geometry and exercising the full CadQuery operation set. A VLM fine-tuned on CADEvolve achieves state-of-the-art results on the Image2CAD task across the DeepCAD, Fusion 360, and MCB benchmarks.

CADEvolve: 프로그램 진화를 통한 현실적인 CAD 생성

CADEvolve: Creating Realistic CAD via Program Evolution

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