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。