AutoBrep：具有统一拓扑与几何的自回归 B-Rep 生成
计算机视觉与模式识别
2025-12-03 v1
摘要
边界表示（B-Rep）是计算机辅助设计（CAD）中用于定义实体模型的标准数据结构。尽管近期取得了进展，但直接端到端生成具有精确几何和水密拓扑的 B-Rep 仍然具有挑战性。本文提出了 AutoBrep，一种新颖的 Transformer 模型，能够自回归地生成高质量且有效的 B-Rep。AutoBrep 采用统一的分词方案，将 B-Rep 模型的几何和拓扑特征编码为离散 token 序列。几何基元（即曲面和曲线）被编码为潜在几何 token，其结构关系被定义为特殊的拓扑参考 token。AutoBrep 中的序列顺序自然地遵循 B-Rep 面邻接图的广度优先遍历。在推理时，相邻的面和边及其拓扑结构被逐步生成。大量实验证明了我们统一表示与下一 token 预测相结合在 B-Rep 生成中的优势。AutoBrep 在质量和水密性方面优于基线方法。它也具有高度可扩展性，能够处理复杂实体，并保持良好的保真度和推理速度。我们进一步证明，通过统一分词，B-Rep 自动补全可以原生支持，从而以最小改动实现用户可控的 CAD 生成。代码可在 https://github.com/AutodeskAILab/AutoBrep 获取。
引用
@article{arxiv.2512.03018,
title = {AutoBrep: Autoregressive B-Rep Generation with Unified Topology and Geometry},
author = {Xiang Xu and Pradeep Kumar Jayaraman and Joseph G. Lambourne and Yilin Liu and Durvesh Malpure and Pete Meltzer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.03018},
year = {2025}
}
备注
Accepted to Siggraph Asia 2025