主要观点总结
该项目由忆生科技联合香港大学、上海科技大学共同完成，全球首个支持文本描述、图像、点云等多模态输入的计算机辅助设计（CAD）生成大模型。针对CAD技术的现状和挑战，项目构建了多模态CAD数据集Omni-CAD，并设计了创新的评估指标。用户通过简单的文本指令或上传目标形状的图像，即可快速生成符合要求的CAD模型，降低了使用门槛，激发了设计兴趣。文章还介绍了技术创新点、性能评估及投稿相关信息。
关键观点总结
关键观点1: 全球首个多模态输入的CAD生成大模型
项目提出了一个能够同时处理文本、图像和点云，最多三种模态输入数据的参数化CAD生成多模态大模型。图像和点云输入通过编码器提取特征，并与大语言模型（LLM）的特征空间对齐。各种模态的特征整合后，利用低秩适应（LoRA）对LLM进行微调，实现基于多模态输入数据的精确CAD模型生成。
关键观点2: 构建多模态CAD数据集Omni-CAD
为了支持模型训练，构建了包含45万条的多模态CAD模型数据集Omni-CAD。每条数据包含对应的CAD模型构造命令序列、文本描述、8个不同视角的图像以及点云数据。
关键观点3: 创新评估指标
针对CAD模型的特性，基于最终生成的CAD模型的拓扑质量和空间封闭性，提出了四种量化评估指标：Segment Error（SegE）、Dangling Edge Length (DangEL)、Self-Intersection Ratio (SIR) 和 Flux Enclosure Error (FluxEE)。
关键观点4: 性能评估
基于点云的CAD模型生成性能与多个基准工作进行比较，展示出色表现。在拓扑完整性、鲁棒性测评等方面也有优异表现。
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