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将 2D 设计转变为 3D 模型以进行快速原型设计的更好方法
研究人员开发了一个自动化框架，可以帮助 AI 模型更准确、更高效地生成 CAD 程序。
来源:MIT新闻 - 人工智能工程师经常使用视觉语言模型来进行新的设计，例如飞机或汽车部件的设计。为了模拟这些组件在现实情况下的表现，他们将使用经过验证的计算机辅助设计 (CAD) 软件来生成这些设计的 3D 模型，并对其进行虚拟碰撞或耐久性测试。
来自麻省理工学院和其他地方的研究人员现已开发出一种系统，可以教导视觉语言模型自动将 2D 设计转换为 CAD 程序，与其他方法相比，该程序更加准确和实用，同时只使用一小部分计算。
通过提高人工智能驱动的 CAD 生成的性能和效率，该技术可以简化快速原型制作流程并降低成本。它还可以帮助工程师确定他们可能会忽视的有益设计选择。
系统在尝试将 2D 图像转换为 CAD 程序时，会根据模型的能力生成新数据。该框架纠正了模型的失败，并将其与成功的解决方案合并到数据集中。
它使用这些数据来教导模型如何修复特定错误并解决它自己难以解决的棘手问题。
“我们希望工程师能够将我们的框架指向性能不佳的 CAD 模型，设定计算预算，然后让系统接管，将模型自身的错误转化为更好的训练数据，”主要作者、麻省理工学院设计计算和数字工程 (DeCoDE) 实验室的研究人员、红帽 AI 创新团队的首席研究科学家 Giorgio Giannane 说道。
模型感知数据
研究人员正在致力于构建用于 CAD 生成的视觉语言模型 (VLM)。这些 VLM 获取 2D 图像和一些描述性文本，并输出可在 CAD 软件程序中执行的 Python 代码，以生成物理对象的 3D 模型。
“我们希望获得由模型本身提供信息的数据增强，”Giannone 说。