迈向有效的 B-Rep 生成：无需训练 线框异常检测和修复

多阶段边界表示 (B-Rep) 生成利用中间线框来合成 CAD 模型。然而，这些线框中的几何和拓扑风险（例如自相交、边缘塌陷和断开的顶点）可能会传播到无效的最终 B-Rep。通过重新训练大型生成模型来减轻此类故障在计算上是令人望而却步的。我们提出线框检测和修复（WDR），这是一种 无需训练 框架，可在中间线框阶段进行干预，以提高下游 B-Rep 的有效性。 WDR 具有几何拓扑异常检测器 (GTAD)，它将基于并行 VLM 的粗略筛选与几何和拓扑检测器相结合，以预测下游无效风险并生成到专用分支的路由。然后，能量引导几何拓扑修复 (EGGTR) 模块通过几何和拓扑分支执行探测器触发的引导再生。通过能量引导重采样和扩散模型的 无需训练 指导来扩展测试时间计算，WDR 可以集成到自回归和扩散管道中，而无需重新训练。大量实验表明，核检查有效性得到了持续改进，同时很大程度上保留了合成 CAD 模型的测量多样性和分布质量。该代码将在接受后公开发布。