CAD-WAM：文本到CAD生成方法

2026年10月30日，arXiv Computer Vision 刊出 Zhengyang Li 等作者的 CAD-WAM 研究，提出一种面向文本到 CAD 生成的几何预判模型。该方法受 world-action 模型启发，将几何条件动作生成与下一状态预测耦合：先用预训练变分自编码器把中间实体的表面点云编码为紧凑隐状态，再由 LLM 主干生成下一步 CAD DSL 操作。在 DeepCAD 测试集上，报道称其几何精度与输出有效性优于任务专用基线，操作步骤更多的模型提升更明显，并优于使用同一 DSL 提示的通用 LLM。消融实验显示，下一状态监督使平均 Chamfer 距离相对仅预测动作的相同模型降低 13.2%。目前进展停留在论文发布与方法评测阶段，后续应用与复现情况尚未见报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。