neuralCAD-Edit：用于多模态指令3D CAD模型编辑的专家基准
计算机视觉与模式识别
2026-04-20 v1 计算工程、金融与科学
摘要
我们提出neuralCAD-Edit，首个来自专家CAD工程师的3D CAD模型编辑基准。不同于先前方法基于文本条件，我们通过捕获专业设计师在CAD软件中与CAD模型互动时讲话、指示和绘画的视频，收集真实的CAD编辑请求。我们邀请了十名同意的设计师参与此受限研究。我们对比主流基础模型与人类CAD专家完成编辑任务，发现两者在自动评估指标和人类评估中存在显著差距。即使是最好的基础模型（GPT 5.2）在人类接受度试验中得分比CAD专家低53%（绝对值），凸显了neuralCAD-Edit的挑战性。我们希望neuralCAD-Edit能为3D CAD编辑方法和基础模型的发展提供坚实基础。代码/数据：https://autodeskailab.github.io/neuralCAD-Edit
引用
@article{arxiv.2604.16170,
title = {neuralCAD-Edit: An Expert Benchmark for Multimodal-Instructed 3D CAD Model Editing},
author = {Toby Perrett and Matthew Bouchard and William McCarthy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.16170},
year = {2026}
}
备注
Project page: https://autodeskailab.github.io/neuralCAD-Edit