SolidGen An Autoregressive Model for Direct B-rep Synthesis

SolidGen: An Autoregressive Model for Direct B-rep Synthesis

SolidGen: An Autoregressive Model for Direct B-rep Synthesis(SolidGen:直接B-rep合成的自回归模型)

摘要

边界表示(B-rep)格式是计算机辅助设计(CAD)中实体和薄片对象建模的实际形状表示。最近生成CAD模型的方法集中在学习草图和挤压建模序列上，这些序列由后处理中的实体建模内核执行，以恢复B-rep。在本文中，我们提出了一种新的方法，可以在不需要监督的情况下通过CAD建模序列数据来学习和合成b -代表。我们的方法SolidGen是一个自回归神经网络，通过使用基于变压器和指针的神经网络预测顶点、边缘和面，直接对B-rep进行建模。实现这一目标的关键是我们的索引边界表示，它在一个定义良好的层次结构中引用B-rep顶点、边和面，以捕获适合机器学习使用的几何和拓扑关系。由于其B-rep分布的概率建模，SolidGen可以很容易地根据上下文进行调节，例如类标签、图像和体素。我们定性，定量地证明，并通过人类受试者的感知评估，SolidGen可以产生高质量，逼真的CAD模型。

贡献：

• 我们提出了SolidGen，这是一种基于transformer和两级指针网络的新型生成模型，用于直接合成b -rep(图1)，而无需来自CAD建模操作序列的监督。
• 据我们所知，SolidGen是第一个可以直接合成b -rep的生成模型。
• 我们提出了一种新的表示法，即索引边界表示法，它可以将B-reps表示为适合机器学习使用的数字数组，同时仍然允许B-reps的几何和拓扑完全恢复。
• 我们展示了无条件生成的SolidGen的定量和定性性能，并进行了一项感知研究，显示SolidG