HierCAD: Hierarchical Text-to-CAD Design via Structure Alignment and Parameter Grounding

📄 arXiv: 2607.11339v1 📥 PDF

作者: Jimin Xu, Tianbao Wang, Tao Jin, Zhou Zhao

分类: cs.CV

发布日期: 2026-07-13

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出HierCAD以解决复杂CAD设计中的结构一致性和参数精确性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本到CAD 结构对齐 参数基础 层次化推理 几何参数预测

📋 核心要点

  1. 现有的文本到CAD方法在复杂设计中难以保持结构一致性和准确的几何参数基础，导致生成结果的质量下降。
  2. HierCAD通过将CAD生成视为渐进推理，分解为对象级和部件级的推理轨迹，从而提高了结构推理和参数预测的能力。
  3. 实验结果显示，HierCAD在CAD序列生成和重建模型评估上超越了之前的最先进方法，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

近年来，基于文本生成CAD的研究取得了良好进展，但在复杂设计中保持结构一致性和准确地确定几何参数方面仍面临挑战。为了解决这些问题，本文提出了HierCAD，一个层次化的文本到CAD框架，旨在提高结构推理和参数预测的能力。HierCAD通过将CAD生成重新构建为渐进推理，将CAD构建树分解为对象级程序推理和部件级拓扑推理轨迹。此外，本文引入了一种统一的结构对齐和参数基础（SAPG）学习策略，以进一步提高生成的保真度。实验结果表明，HierCAD在CAD序列生成和重建CAD模型评估上均优于现有的最先进方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有文本到CAD生成方法在复杂设计中保持结构一致性和准确确定几何参数的不足。现有方法往往无法有效处理复杂的CAD结构，导致生成结果的质量不高。

核心思路：HierCAD的核心思路是将CAD生成过程视为渐进推理，分解为对象级程序推理和部件级拓扑推理轨迹。通过这种分解，HierCAD能够更好地处理复杂的结构关系和几何参数的预测。

技术框架：HierCAD的整体架构包括两个主要模块：结构对齐和参数基础（SAPG）。结构对齐模块负责将拓扑推理轨迹与相应的参数CAD跨度对齐，而参数基础模块则通过结构保持的参数扰动和基于排名的监督来减轻快捷学习问题。

关键创新：HierCAD的关键创新在于引入了统一的SAPG学习策略，通过结构对齐和参数基础的结合，显著提高了生成的保真度。这一方法与现有方法的本质区别在于其层次化的推理机制和对结构与参数的双重关注。

关键设计：在设计上，HierCAD采用了结构保持的参数扰动策略，以确保生成的CAD模型在几何上具有一致性。此外，损失函数的设计考虑了结构对齐和参数预测的双重目标，以优化模型的学习过程。整体网络结构则结合了深度学习和图形处理的优势，提升了生成效率和效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HierCAD在CAD序列生成和重建模型评估上均优于现有最先进方法，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据待补充）。该方法在结构一致性和参数精确性方面的显著改善，展示了其在实际应用中的巨大潜力。

🎯 应用场景

HierCAD的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括建筑设计、机械工程和产品设计等。通过提高CAD生成的准确性和效率，该框架能够帮助设计师更快速地实现创意，降低设计过程中的错误率，进而推动相关行业的数字化转型和智能化发展。

📄 摘要（原文）

Recent text-to-CAD approaches have shown promising results by leveraging large language models, but they often struggle with maintaining structural consistency in complex designs and accurately grounding geometric parameters. To address these issues, we propose HierCAD, a hierarchical text-to-CAD framework that improves both structural reasoning and parameter prediction. HierCAD reformulates CAD generation as progressive reasoning by decomposing CAD construction trees into object-level procedural reasoning and part-level topology reasoning trajectories. To further improve generation fidelity, we introduce a unified Structure Alignment and Parameter Grounding (SAPG) learning strategy. Structure alignment aligns topology reasoning trajectories with their corresponding parametric CAD spans, while parameter grounding mitigates shortcut learning through structure-preserving parameter perturbations and ranking-based supervision. Experiments demonstrate that HierCAD outperforms prior state-of-the-art methods on both CAD sequence generation and reconstructed CAD model evaluation. Our code is available at https://github.com/Collab-Gen/HierCAD.