如何用DeepCAD快速实现AI驱动的CAD模型生成？完整入门指南 🚀
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepCAD DeepCAD是一个基于深度学习的CAD模型生成网络，能够通过点云数据自动生成计算机辅助设计（CAD）模型。该项目源自ICCV 2021论文《DeepCAD: A Deep Generative Network for Computer-Aided Design Models》，为开发者和设计师提供了从点云到CAD模型的端到端解决方案。
📌 项目核心功能与架构
DeepCAD通过创新的生成对抗网络（GAN）架构，实现了CAD模型的自动生成与重建。其核心优势在于：
- 点云到CAD的智能转换：自动将三维点云数据转换为结构化CAD模型
- 高质量模型生成：通过深度学习技术生成细节丰富的工程级CAD模型
- 完整工作流支持：提供从数据预处理到模型训练、评估和导出的全流程工具
DeepCAD模型架构示意图，展示了从点云输入到CAD模型输出的完整流程
核心模块解析
项目主要由以下关键模块组成：
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模型定义：model/目录包含自动编码器和潜在GAN的实现
- autoencoder.py：CAD模型的编码器-解码器架构
- latentGAN.py：用于生成高质量CAD模型的生成对抗网络
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训练工具：trainer/提供模型训练的核心组件
- trainerAE.py：自动编码器训练器
- trainerLGAN.py：潜在GAN训练器
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CAD处理工具：cadlib/包含CAD模型处理的核心功能
- curves.py：曲线生成与处理
- extrude.py：拉伸操作实现
- sketch.py：草图生成功能
⚡ 快速开始：环境搭建与安装
系统要求
- Linux操作系统
- NVIDIA GPU及CUDA CuDNN支持
- Python 3.7+，PyTorch 1.5+
一键安装步骤
- 克隆项目仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepCAD
cd DeepCAD
- 安装依赖包
pip install -r requirements.txt
- 安装CAD核心依赖
conda install -c conda-forge pythonocc-core=7.5.1
📊 数据准备与预处理
数据集下载与配置
DeepCAD需要特定格式的训练数据，按以下步骤准备：
-
下载数据集（约需10GB存储空间）：
# 下载并解压数据到data文件夹 mkdir data && cd data wget http://www.cs.columbia.edu/cg/deepcad/data.tar tar -xvf data.tar -
数据预处理：
cd dataset python json2vec.py # 将JSON格式转换为向量表示 python json2pc.py --only_test # 生成测试集点云数据
数据集包含两种关键数据格式：
cad_json：原始CAD构建序列的JSON描述文件cad_vec：优化后的CAD序列向量表示，用于快速加载
🚀 模型训练全流程
快速训练自动编码器
自动编码器是DeepCAD的核心组件，用于学习CAD模型的有效表示：
python train.py --exp_name my_first_deepcad -g 0
其中参数说明：
--exp_name：实验名称，用于保存结果-g：指定使用的GPU设备ID
训练过程中，模型权重和日志将保存在proj_log/my_first_deepcad/目录下。
训练潜在GAN进行随机生成
在训练好自动编码器后，进一步训练潜在GAN以生成高质量CAD模型：
# 1. 将所有数据编码到潜在空间
python test.py --exp_name my_first_deepcad --mode enc --ckpt 1000 -g 0
# 2. 训练潜在GAN
python lgan.py --exp_name my_first_deepcad --ae_ckpt 1000 -g 0
✨ 模型测试与结果评估
自动编码重建测试
测试已训练模型的CAD重建能力：
python test.py --exp_name my_first_deepcad --mode rec --ckpt 1000 -g 0
结果将保存在proj_log/my_first_deepcad/results/test_1000目录中，格式为HDF5文件。
模型评估方法
DeepCAD提供多种评估指标来量化模型性能：
cd evaluation
# 评估命令准确率和参数准确率
python evaluate_ae_acc.py --src ../proj_log/my_first_deepcad/results/test_1000
# 评估 Chamfer 距离和无效率
python evaluate_ae_cd.py --src ../proj_log/my_first_deepcad/results/test_1000 --parallel
随机生成测试
使用训练好的潜在GAN生成新的CAD模型：
# 1. 运行潜在GAN生成假的潜在向量
python lgan.py --exp_name my_first_deepcad --ae_ckpt 1000 --ckpt 200000 --test --n_samples 9000 -g 0
# 2. 运行自动编码器解码为最终CAD序列
python test.py --exp_name my_first_deepcad --mode dec --ckpt 1000 --z_path proj_log/my_first_deepcad/lgan_1000/results/fake_z_ckpt200000_num9000.h5 -g 0
📤 CAD模型导出与可视化
结果可视化
使用内置工具可视化生成的CAD模型：
cd utils
python show.py --src {结果文件夹路径}
导出为STEP格式
将生成的CAD模型导出为通用STEP格式，可在主流CAD软件中打开：
cd utils
python export2step.py --src {结果文件夹路径}
导出的STEP文件可直接用于工程设计、3D打印或进一步的CAD编辑。
🎯 预训练模型使用
对于不想从头训练模型的用户，项目提供预训练模型：
# 下载并解压预训练模型
wget http://www.cs.columbia.edu/cg/deepcad/pretrained.tar
tar -xvf pretrained.tar -C proj_log/
使用预训练模型时，只需在命令中指定--exp_name=pretrained参数即可。
📚 总结与资源
DeepCAD为CAD模型的自动生成提供了强大的深度学习解决方案，特别适合需要快速生成大量CAD模型的应用场景。通过本指南，您已经了解了项目的核心功能、安装方法、训练流程和结果评估。
进一步学习资源
- 项目论文：DeepCAD: A Deep Generative Network for Computer-Aided Design Models
- CAD数据解析工具：onshape-cad-parser
- 核心模型代码：model/
如果您在使用过程中遇到问题，欢迎提交issue或参与项目讨论，一起改进这个强大的CAD生成工具！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
