GACO-CADは、単一の画像から編集可能なパラメトリックCADモデルを生成する新しい手法で、工業デザインの概念設計の障壁を下げる可能性があります。従来のマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）は、2D画像から3Dジオメトリを正確に推測することが難しいという限界があり、これに対処するためにGACO-CADという新しい二段階の後処理フレームワークを導入しました。このフレームワークは、生成したCADモデルの幾何的精度を向上させ、より簡潔なモデリング手法を促進することを目的としています。まず、深度と表面法線マップを用いて密な幾何的先行情報を提供し、これをRGB画像と結合して入力データを作成します。次に、強化学習を用いて、幾何的忠実性を保ちながら、コンパクトで冗長性の少ないパラメトリックモデリングシーケンスの生成を促進します。実験により、GACO-CADが従来の手法よりも優れた性能を示すことが確認されました。