연구진은 컴퓨터 지원 설계(CAD) 모델을 이산 명령 시퀀스로 표현하고, 이를 생성하기 위해 오토 회귀 모델이나 연속 확산 모델을 사용하는 딥 러닝 접근 방식을 제안했습니다.
새로운 카스케이드 이산 확산 프레임워크는 CAD 명령 생성과 명령에 조건부로 작동하는 파라미터 확산을 포함하며, 기존 방식의 문제점을 해결합니다.
DeepCAD 데이터셋 실험 결과, 제안된 방식은 기존 오토 회귀 및 연속 확산 모델보다 뛰어난 성능을 보였으며, 조건부 생성 작업에서 효과적인 제어가 가능함을 확인했습니다.