Graph-CAD

用自然语言直接生成 CAD 模型，几何感知更精准

Graph-CAD 是一个面向文本到 CAD 建模任务的开源项目，旨在通过学习层级化且几何感知的图表示来提升文本生成 CAD 模型的质量。它解决了现有方法在将自然语言描述转化为精确 CAD 模型时，难以捕捉复杂几何结构和层级关系的问题。其核心能力包括：构建基于图结构的 CAD 表示，融合几何信息以增强模型对空间关系的理解，并采用层级化学习策略逐步生成精细的 CAD 部件。项目基于 Python 实现，提供了完整的训练和推理流程，适合研究人员和开发者探索文本驱动的 CAD 生成技术。目前项目处于早期阶段，代码和文档正在完善中。

开源 free 数字人3D

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GitHub 星标 ★ 141

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类数字人3D

开发团队EESJGong

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/EESJGong/Graph-CAD

定价模式free

价格说明开源项目，本地部署，完全免费

访问状态

是否开源是

开源协议

主要语言Python

技术栈/模型3d-generation,3d-modeling,blender,blender-python,cad,code-generation,computer-aided-design,curriculum-learning,geometric-reasoning,graph-learning,instruction-to-code,llm,multimodal,self-evolution,text-to-cad

GitHub 星标★ 141

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-03-26 00:00:00

最近更新2026-09-18 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

访问方式

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综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数4

使用教程

核心亮点

创新性地将图神经网络应用于文本到 CAD，能更好建模部件间层级与几何关系
提供几何感知的图表示学习，使生成结果更符合真实 CAD 结构
代码开源，便于研究者复现和二次开发

不足之处

项目处于早期阶段，文档和社区支持待观察
依赖特定 CAD 数据集，泛化能力需进一步验证

适用场景

学术研究：探索文本驱动的 3D 建模新方法
辅助设计：从自然语言描述快速生成 CAD 原型
教育演示：展示图神经网络在几何生成中的应用

替代项目

Text2CAD、CAD-GPT、DeepCAD

项目介绍

Graph-CAD 是计算机视觉领域的开源项目，由 EESJGong 开发，是 2026 年新上线的项目。

它收录于计算机视觉分类，该分类目前共有 447 个项目，GitHub 星标数为 141。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-18。本地部署，完全免费。

它主要面向的使用场景是：学术研究：探索文本驱动的3D建模新方法。同类可对比的替代方案包括 Text2CAD、CAD-GPT、DeepCAD。

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