[B-Rep Generation] HoLa: B-Rep Generation using a Holistic Latent Representation

[B-Rep Generation] HoLa: B-Rep Generation using a Holistic Latent Representation

• paper: https://arxiv.org/pdf/2504.14257
• github: X
• ACM TOG 2025 & SIGGRAPH 2025 accpeted (인용수: 2회, ‘25-09-27 기준)
• Downstream task: 3D CAD B-REP (Boundary Representation)을 생성하는 task (Conditional / Unconditional)

1. Motivation

• 기존 연구들에서는 3D 물체의 표면, 경계 곡선, 그리고 topological 관계를 서로 다른 표현공간 (representation space) encoding하여 학습하였음.

  • 한계점
    • 명시적인 (Explicit) topological 제약이 없었기에 표면 $\to$ 곡선 multi step으로 생성 할 때 error accumulation 발생

  $\to$ 인접하는 표면간에 접선이 경계곡선으로 표현되는 사전 지식 (inductive bias)를 바탕으로, 통합된 표현공간으로 encoding해보면 어떨까?

  

2. Contribution

• 3차원 표면 pair 간의 연결성을 (intersection) module을 통해 연결유무를 파악하고, 표면 & 곡선 정보를 통합된 latent로부터 복원하는 Holistic Latent (HoLa)를 제안함.

  

  • VAE (conv + self-attention + cross-attention)
    • input: curves / surfaces
    • output: latent vector $z$
  • Latent Diffusion Model (LDM)
    • input
      • condition vector ($c \in R^{256}$)
      • latent vector $z$
    • output
      • curves
      • surfaces

3. HoLa

Overview

• CAD Model
  • $S$: Surface. ${S_i}_{i=1}^m$
    • B-Spline로 표현하며, uniform sampling을 통해 ($16\times16\times3$)로 정의
  • $C$: Curve. ${C_i}_{i=1}^n$
    • B-Spline로 표현하며, uniform sampling을 통해 ($16\times3$)로 정의
  • $V$: Vertices. ${V_k}_{k=1}^l$
  • $T_{SC}$: Surface-to-Curve connections $\in {0, 1}, R^{m \times n}$
    • ${V, T_{sc}}$를 통해 Vertice를 curve에 묶어서 표현
  • $T_{CV}$: Curve-to-Vertices connections $\in {0, 1}, R^{n \times l}$
• VAE Training
• LDM Training
• Post Processing

4. Experiments