본 논문은 자연어를 이용하여 3D CAD 모델을 생성하는 Generative CAD에 대한 연구입니다. 기존 방법들이 중간 단계의 명령어 변환 과정을 거치는 것과 달리, Python 기반 스크립팅 언어인 CadQuery 코드를 직접 생성하는 방법을 제시합니다. 기존의 사전 훈련된 LLMs의 Python 생성 및 공간 추론 능력을 활용하여 Text-to-CadQuery 데이터셋으로 미세 조정함으로써 3D 모델을 중간 표현 없이 생성합니다. Text2CAD 데이터셋에 170,000개의 CadQuery 주석을 추가하여 데이터셋을 확장하고, 크기가 다른 6개의 오픈소스 LLMs를 미세 조정하여 성능 향상을 확인했습니다. 최고 성능 모델은 top-1 정확도를 58.8%에서 69.3%로, Chamfer Distance를 48.6% 감소시켰습니다.
