Китайские исследователи научили ИИ превращать картинки в точные CAD-модели: нейросеть ConCAD воссоздает не просто внешнюю форму, а параметрическую логику чертежа

Обычные нейросети создают 3D по изображениям как скульпторы из пластилина: внешне похоже, но внутри — рыхлая полигональная сетка без какой-либо логики. В препринте на arXiv исследователи представили ConCAD — систему, которая превращает картинку в настоящий параметрический код для CAD (программ автоматизированного проектирования), сохраняя точные размеры и связи деталей.

Систему обучили с помощью метода GRPO (алгоритм оптимизации на основе наград за правильные шаги) и дали ИИ двойную задачу: следить и за точностью объема, и за правилами в коде. Нейросеть проверяет B-rep (граничное представление — формат точной геометрии из плоскостей и ребер, с которым работают инженерные программы) и контролирует, чтобы линии оставались параллельными или перпендикулярными. На тестовых наборах 3D-моделей DeepCAD и Zero2CAD алгоритм обошел конкурентов по точности формы и соблюдению инженерных ограничений.

Есть и слабое место: технологию обкатывают на отдельных деталях и предметах, а не на сложной архитектуре. На практике это значит, что превратить эскиз здания в BIM-модель (информационную трехмерную модель с параметрами конструкций) в один клик пока не выйдет, но фундамент для этого уже заложен.

Текст подготовлен ИИ по материалу первоисточника.