HoLa: B-Rep Generation using a Holistic Latent Representation
Notice bibliographique
Résumé
We introduce a novel representation for learning and generating Computer-Aided Design (CAD) models in the form of boundary representations (B-Reps). Our representation unifies the continuous geometric properties of B-Rep primitives in different orders (e.g., surfaces and curves) and their discrete topological relations in a holistic latent (HoLa) space. This is based on the simple observation that the topological connection between two surfaces is intrinsically tied to the geometry of their intersecting curve. Such a prior allows us to reformulate topology learning in B-Reps as a geometric reconstruction problem in Euclidean space. Specifically, we eliminate the presence of curves, vertices, and all the topological connections in the latent space by learning to distinguish and derive curve geometries from a pair of surface primitives via a neural intersection network. To this end, our holistic latent space is only defined on surfaces but encodes a full B-Rep model, including the geometry of surfaces, curves, vertices, and their topological relations. Our compact and holistic latent space facilitates the design of a first diffusion-based generator to take on a large variety of inputs including point clouds, single/multi-view images, 2D sketches, and text prompts. Our method significantly reduces ambiguities, redundancies, and incoherences among the generated B-Rep primitives, as well as training complexities inherent in prior multi-step B-Rep learning pipelines, while achieving greatly improved validity rate over current state of the art: 82% vs. ≈50%.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».