Text2CAD-Bench：基于 LLM 的文本到参数 CAD 生成的基准

文本到 CAD 生成旨在从自然语言创建参数化 CAD 模型，从而实现快速原型设计和直观的设计工作流程。然而，现有的基准测试侧重于基本基元和简单的草图拉伸序列，缺乏实际应用所必需的高级功能，并且仅涵盖传统的机械零件。我们推出 Text2CAD-Bench，这是第一个跨几何复杂性和应用程序多样性系统评估文本到 CAD 的基准测试。我们的基准测试包括跨越四个级别的 600 个人工示例：L1-L2 涵盖具有标准特征的基本几何形状，L3 引入复杂的拓扑和自由曲面，L4 扩展到机械零件之外的现实世界领域。每个示例都配对了双重风格的提示——模仿非专家用户的几何描述，以及与专家级约定一致的程序序列。通过评估主流通用 LLM 和特定领域模型，我们发现当前模型在基本几何上表现合理，但在复杂拓扑和高级功能上性能大幅下降。我们发布基准来推动文本到 CAD 研究的进展。