DeepCAD : Un réseau génératif profond pour les modèles d'assistance par ordinateur à la conception

Les modèles génératifs profonds de formes 3D ont suscité un grand intérêt de la part de la communauté scientifique. Cependant, presque tous ces modèles génèrent des représentations discrètes de formes, telles que des voxels, des nuages de points et des maillages polygonaux. Nous présentons le premier modèle génératif 3D pour une représentation de forme radicalement différente --- décrire une forme comme une séquence d'opérations assistées par ordinateur (CAD). Contrairement aux maillages et aux nuages de points, les modèles CAD encodent le processus de création utilisateur des formes 3D, largement utilisés dans de nombreuses tâches de conception industrielle et d'ingénierie. Cependant, la structure séquentielle et irrégulière des opérations CAD pose des défis importants pour les modèles génératifs 3D existants. En établissant une analogie entre les opérations CAD et le langage naturel, nous proposons un réseau génératif CAD basé sur le Transformer. Nous démontrons les performances de notre modèle à la fois pour l'autoencodage des formes et pour la génération aléatoire de formes. Pour entraîner notre réseau, nous avons créé un nouveau jeu de données CAD composé de 178 238 modèles et leurs séquences de construction CAD. Nous avons rendu ce jeu de données publiquement disponible afin de promouvoir les recherches futures sur ce sujet.