Text2CAD : Redéfinir la conception CAO avec l'IA
Text2CAD utilise l'IA pour simplifier la conception CAO grâce à des invites textuelles.
Mohammad Sadil Khan, Sankalp Sinha, Talha Uddin Sheikh, Didier Stricker, Sk Aziz Ali, Muhammad Zeshan Afzal
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Table des matières
- Qu'est-ce que le CAD ?
- Le problème avec les outils CAD traditionnels
- Présentation de Text2CAD
- Comment ça marche Text2CAD
- Le besoin de données
- Génération d'instructions textuelles
- Le cadre AI
- Évaluation de Text2CAD
- Mesures de performance
- Applications pratiques
- Avantages pour les débutants
- Limitations et défis
- Développements futurs
- Conclusion
- Source originale
- Liens de référence
Créer des designs complexes avec des programmes informatiques peut prendre pas mal de temps. Il existe plein d'outils pour aider les gens à concevoir des produits, que ce soit pour la fabrication ou d'autres usages. Mais la plupart de ces outils n'utilisent pas de systèmes intelligents capables de créer rapidement des parties plus simples. Du coup, on perd beaucoup de temps dans le processus de conception. Cet article parle d'un nouveau système appelé Text2CAD qui utilise l'Intelligence Artificielle pour aider les designers de tous niveaux à créer des Modèles à partir de descriptions textuelles.
CAD ?
Qu'est-ce que leLe design assisté par ordinateur (CAD) désigne l'utilisation de la technologie informatique pour aider à créer, modifier ou analyser des designs. Le CAD est crucial dans divers domaines, y compris l'ingénierie, l'architecture et le design de produits. Les processus CAD traditionnels impliquent de créer des croquis en 2D, puis de les transformer en modèles 3D. Les designers doivent souvent passer par beaucoup d'étapes, ajustant et perfectionnant leurs modèles avant d'arriver au design final.
Le problème avec les outils CAD traditionnels
Bien que les outils CAD soient puissants, ils ne rendent pas toujours le processus de conception facile. Beaucoup de programmes manquent d'intégration avec des systèmes intelligents qui pourraient automatiser certaines tâches plus ennuyeuses. Le logiciel CAD actuel repose généralement sur les utilisateurs pour saisir manuellement des commandes, ce qui peut ralentir le processus de design.
De plus, beaucoup d'outils CAD se concentrent principalement sur la création de modèles finaux sans aider les utilisateurs à construire ces modèles à partir de formes de base. Quand quelqu'un veut créer quelque chose de complexe, il passe souvent plus de temps à ajuster les formes de base qu'il ne le souhaiterait. En plus, il y a un vrai besoin de systèmes capables de générer des designs à partir de descriptions simples. C'est là que Text2CAD entre en jeu.
Présentation de Text2CAD
Text2CAD vise à combler le fossé entre des instructions textuelles simples et la création de modèles CAD détaillés. L'objectif est de permettre à quiconque, peu importe son expérience en CAD, de générer des designs complexes en utilisant des instructions simples. Cette approche peut faire gagner du temps et des efforts dans la création de designs, surtout pour les débutants qui ne maîtrisent pas bien les logiciels CAD.
Comment ça marche Text2CAD
Text2CAD fonctionne avec un cadre d'intelligence artificielle qui prend des instructions textuelles de base et les traduit en modèles CAD. Le système implique un processus d'annotation qui aide à créer des instructions textuelles basées sur un langage quotidien. Les designers peuvent entrer des instructions comme "créer deux cercles" ou "dessiner un rectangle", et le système générera les modèles CAD appropriés.
Le cadre Text2CAD s'appuie sur des technologies d'Apprentissage profond, utilisant spécifiquement des réseaux basés sur des transformateurs pour produire les modèles CAD. Ces réseaux sont conçus pour apprendre des motifs à partir des données qu'ils traitent. Plus ils reçoivent d'exemples, mieux ils comprennent les relations entre les instructions textuelles et les designs CAD.
Le besoin de données
Un défi principal pour Text2CAD était le manque de jeux de données existants fournissant des descriptions textuelles et des modèles CAD adaptés. L'équipe derrière cette initiative a travaillé pour créer un jeu de données incluant une grande variété d'exemples, allant de formes simples à des designs plus complexes. En décomposant les modèles en étapes de construction, ils ont pu générer des instructions détaillées que n'importe quel utilisateur pourrait comprendre.
Le jeu de données inclut différents niveaux d'instructions de design, s'adaptant à tous, des débutants aux utilisateurs avancés. Cela garantit qu'un public plus large peut bénéficier du système Text2CAD.
Génération d'instructions textuelles
La création d'instructions textuelles utiles est une étape cruciale pour rendre le système Text2CAD efficace. L'équipe a développé un processus en deux étapes pour faciliter cela. Dans la première étape, des descriptions de formes basiques sont générées. Cela fournit une base pour l'étape suivante, où des instructions textuelles détaillées sont créées à partir des descriptions de forme.
Cette méthode garantit que chaque niveau d'utilisateur puisse trouver des instructions utiles. Les prompts plus simples s'adressent aux personnes nouvelles dans le design, tandis que les prompts plus détaillés sont pour les utilisateurs avancés ayant besoin d'informations géométriques spécifiques.
Le cadre AI
Le cœur du cadre Text2CAD est son architecture de transformateur. Ce cadre est capable de convertir des descriptions textuelles en modèles CAD étape par étape. Quand un utilisateur fournit un prompt textuel, le modèle traite l'entrée et prédit la séquence d'actions nécessaires pour créer le modèle souhaité.
Le système ne repose pas sur un ensemble fixe d'instructions. Au lieu de cela, il s'adapte en fonction de l'entrée qu'il reçoit. Cette flexibilité lui permet de gérer efficacement une large gamme de prompts.
Évaluation de Text2CAD
Pour déterminer à quel point Text2CAD fonctionne bien, il a été comparé aux systèmes CAD traditionnels. L'évaluation a examiné divers facteurs, y compris la précision avec laquelle les modèles générés correspondaient aux instructions textuelles et la qualité visuelle globale des modèles.
Mesures de performance
Plusieurs critères ont été utilisés pour évaluer les performances de Text2CAD. Cela incluait l'examen de l'alignement entre les modèles générés et les descriptions d'entrée. Comme les références traditionnelles pour les tâches de texte à CAD sont limitées, l'équipe a développé des stratégies d'évaluation innovantes.
En se concentrant à la fois sur la précision des designs générés et sur les aspects visuels, ils ont pu fournir un aperçu complet des capacités de Text2CAD.
Applications pratiques
Text2CAD a plusieurs applications pratiques dans différents secteurs. Par exemple, les architectes peuvent l'utiliser pour générer rapidement des designs initiaux basés sur les retours des clients. Les designers de produits peuvent créer des prototypes de manière plus efficace, et les ingénieurs peuvent modéliser des pièces complexes sans avoir besoin d'une formation approfondie en logiciel CAD.
Avantages pour les débutants
Les utilisateurs débutants trouveront Text2CAD particulièrement utile car il supprime de nombreuses barrières à l'entrée dans le domaine du design. Les prompts en langage simple signifient que les utilisateurs n'ont pas besoin d'apprendre un vocabulaire complexe pour communiquer efficacement leurs idées.
Limitations et défis
Malgré les avantages de Text2CAD, plusieurs défis demeurent. Un problème est que les jeux de données actuels peuvent ne pas couvrir tous les types de designs de manière égale. Par exemple, de nombreux modèles peuvent se concentrer sur des formes simples, ce qui peut limiter la capacité du système à comprendre et générer des designs plus complexes.
De plus, le système peut rencontrer des difficultés face à des prompts vagues ou ambigus. L'entrée doit être claire et précise pour obtenir les meilleurs résultats. Si les utilisateurs fournissent des instructions trop larges, le système pourrait avoir du mal à livrer des modèles précis.
Développements futurs
L'équipe derrière Text2CAD prévoit d'améliorer encore le système au fil du temps. Cela inclut l'expansion du jeu de données pour inclure des formes plus complexes et le perfectionnement du modèle pour gérer une plus grande variété de prompts. En plus, l'équipe explore des moyens d'améliorer l'expérience utilisateur en fournissant plus d'éléments interactifs, permettant aux utilisateurs de modifier leurs designs plus facilement.
Conclusion
Text2CAD représente une avancée significative dans le domaine du design assisté par ordinateur. En combinant l'intelligence artificielle avec des prompts textuels conviviaux, il ouvre de nouvelles possibilités pour les designers à tous les niveaux. Que ce soit pour des débutants qui cherchent à mettre un pied dans le monde du CAD ou des professionnels expérimentés qui ont besoin de rationaliser leur flux de travail, Text2CAD a le potentiel de changer notre approche du design.
Avec de futurs développements et améliorations, l'avenir s'annonce prometteur pour cet outil innovant, ouvrant la voie à des pratiques de design plus accessibles et efficaces dans divers secteurs.
Titre: Text2CAD: Generating Sequential CAD Models from Beginner-to-Expert Level Text Prompts
Résumé: Prototyping complex computer-aided design (CAD) models in modern softwares can be very time-consuming. This is due to the lack of intelligent systems that can quickly generate simpler intermediate parts. We propose Text2CAD, the first AI framework for generating text-to-parametric CAD models using designer-friendly instructions for all skill levels. Furthermore, we introduce a data annotation pipeline for generating text prompts based on natural language instructions for the DeepCAD dataset using Mistral and LLaVA-NeXT. The dataset contains $\sim170$K models and $\sim660$K text annotations, from abstract CAD descriptions (e.g., generate two concentric cylinders) to detailed specifications (e.g., draw two circles with center $(x,y)$ and radius $r_{1}$, $r_{2}$, and extrude along the normal by $d$...). Within the Text2CAD framework, we propose an end-to-end transformer-based auto-regressive network to generate parametric CAD models from input texts. We evaluate the performance of our model through a mixture of metrics, including visual quality, parametric precision, and geometrical accuracy. Our proposed framework shows great potential in AI-aided design applications. Our source code and annotations will be publicly available.
Auteurs: Mohammad Sadil Khan, Sankalp Sinha, Talha Uddin Sheikh, Didier Stricker, Sk Aziz Ali, Muhammad Zeshan Afzal
Dernière mise à jour: Sep 25, 2024
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2409.17106
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.17106
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
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