🌟 CAD-Recode: создание САПР-моделей из облаков точек. CAD-Recode - модель для преобразования облака точек в последовательность эскизов и экструзии, записанных как код Python с использованием библиотеки CadQuery. CAD-Recode способен создавать точные CAD модели с минимальным количеством входных точек, а возможность редактирования кода с помощью LLM открывает новые возможности для интерактивного изменения геометрии САПР-моделей. CAD-Recode состоит из двух частей: проектора, который переводит облака точек в данные для обработки, и LLM на основе Qwen2-1.5B, в которой был сохранен оригинальный токенизатор и добавлен один дополнительный линейный слой. Модель обучалась на 1 млн. CAD-моделей. Качество обучения модели оценивалось по 3 показателям: расстоянию Хаусдорфа (CD), пересечению над объединением (IoU) и доле неверных результатов (IR). Эксперименты с полученной моделью проводились на 3 датасетах: DeepCAD, Fusion360 и CC3D. CAD-Recode показал значительное улучшение по сравнению с другими методами, достигнув медианного CD в 0.168 на DeepCAD и 0.159 на Fusion360. CAD-Recode продемонстрировал 76.5% точность при ответе на вопросы по САПР (CAD-QA) при использовании GPT-4o. В репозитории проекта на Github доступна простая демонстрация инференса CAD-Recode. Перед использованием необходимо установить пакеты в соответствии с Dockerfile и затем запустить demo.ipynb в jupyter. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Модель 🟡Arxiv 🟡Demo 🖥GitHub @machinelearning #AI #ML #LLM #CADRecode