高忠実度CAD生成を目指して：LLM駆動のプログラム生成とテキストベースのB-Repプリミティブグラウンディング

コンピューター支援設計（CAD）生成の分野は、近年大きな進歩を遂げています。既存の方法は通常、二つの独立したカテゴリに分類されます：パラメトリックCADモデリングと直接境界表現（B-Rep）合成です。現代の機能ベースのCADシステムでは、パラメトリックモデリングとB-Repは本質的に結びついており、高度なパラメトリック操作（例：フィレットや面取り）はB-Repの幾何プリミティブを明示的に選択することを必要とし、B-Rep自体もパラメトリック操作から派生します。その結果、このパラダイムのギャップは、複雑な産業製品設計におけるAI主導のCADモデリングを制限する重要な要因として依然として存在します。本文はFutureCADを提示します。これは高忠実度CAD生成のための新規のテキスト-to-CADフレームワークで、LLMsとB-Repグラウンディング・トランスフォーマー（BRepGround）を活用します。我々の手法は実行可能なCadQueryスクリプトを生成し、自然言語でジオメトリ選択を指定できるテキストベースのクエリ機構を導入します。これをBRepGroundが対象プリミティブへグラウンディングします。フレームワークを訓練するために、実世界のCADモデルからなる新しいデータセットを構築します。LLMには、基本的なCAD生成能力を確立するために監督付きファインチューニング（SFT）を適用し、一般化を向上させるために強化学習（RL）を適用します。実験はFutureCADが最先端のCAD生成性能を達成することを示しています。