neuralCAD-Edit: 専門家による多モーダル指示 3D CAD モデル編集のための専門ベンチマーク

arXiv:2604.16170v1 発表タイプ：新しい 本文: neuralCAD-Edit は、専門家 CAD エンジニアによって収集された 3D CAD モデルの編集のための最初のベンチマークです。以前の研究で用いられていたテキスト条件付けに代わり、私たちは CAD ソフトウェアでプロのデザイナーがモデルと直接操作し、口頭や指差し、描画を行う際に行われた動画を記録することで、現実的な CAD 編集リクエストを収集しました。この研究に参加するために、10 名の同意取得済みデザイナーを招聘しました。我々は主要な基礎モデルを、CAD 編集を実行する人間の CAD 専門家と対比してベンチマーク化し、自動指標および人間の評価の双方で大きなパフォーマンスのギャップを発見しました。最も高いスコアを取得した基礎モデル（GPT 5.2）においても、人間の受容試験において CAD 専門家よりも 53%（相対値）低いスコアを示し、neuralCAD-Edit の困難さを証明しました。我々は、neuralCAD-Edit が 3D CAD 編集アプローチおよび基礎モデルの開発に対して確固たる基準を提供できることを願っています。コード/データ：https://autodeskailab.github.io/neuralCAD-Edit

arXiv:2604.16170v1 Announce Type: new Abstract: We introduce neuralCAD-Edit, the first benchmark for editing 3D CAD models collected from expert CAD engineers. Instead of text conditioning as in prior works, we collect realistic CAD editing requests by capturing videos of professional designers, interacting directly with CAD models in CAD software, while talking, pointing and drawing. We recruited ten consenting designers to contribute to this contained study. We benchmark leading foundation models against human CAD experts carrying out edits, and find a large performance gap in both automatic metrics and human evaluations. Even the best foundation model (GPT 5.2) scores 53% lower (absolute) than CAD experts in human acceptance trials, demonstrating the challenge of neuralCAD-Edit. We hope neuralCAD-Edit will provide a solid foundation against which 3D CAD editing approaches and foundation models can be developed. Code/data: https://autodeskailab.github.io/neuralCAD-Edit