LuBan: Construcción de grafos jerárquicos para la generación de bocetos CAD a través de salidas intermedias de...

Área de la Ciencia:

• Informática
• Inteligencia Artificial
• Diseño Asistido por Computadora

Sus antecedentes:

• Los bocetos CAD son cruciales para el diseño y la fabricación industrial, construidos a partir de primitivas geométricas y restricciones.
• Los métodos actuales de IA a menudo procesan primitivas y restricciones por separado, perdiendo sus conexiones inherentes.
• Esto limita la eficiencia y precisión de la generación automatizada de bocetos CAD a partir de diversas entradas.

Objetivo del estudio:

• Presentar LuBan, un modelo de IA de extremo a extremo para generar bocetos CAD.
• Superar las limitaciones de los métodos existentes aprendiendo conjuntamente primitivas y restricciones.
• Mejorar el proceso de diseño a través de una conversión de bocetos más intuitiva y precisa.

Principales métodos:

• Utilizó la arquitectura DEtection TRansformer (DETR) para la modelización de primitivas.
• Diferenció entre características paramétricas y no paramétricas dentro del modelo.
• Derivó características de sub-primitivas para predecir restricciones, capturando las relaciones primitiva-restricción.
• Representó los bocetos CAD generados como grafos jerárquicos.

Principales resultados:

• LuBan logró un rendimiento de última generación tanto en renderizaciones precisas como dibujadas a mano.
• Demostró una eficacia superior en comparación con modelos entrenados en primitivas y restricciones de forma independiente.
• Validado a través de experimentos cualitativos y cuantitativos y estudios de ablación.

Conclusiones:

• LuBan modela eficazmente las relaciones intrínsecas entre primitivas y restricciones en los bocetos CAD.
• El enfoque de extremo a extremo simplifica y acelera el proceso de generación de bocetos CAD.
• El modelo se alinea con el principio de «lo que dibujas es lo que obtienes», lo que beneficia a los diseñadores.