Slice-100K: A Multimodal Dataset for Extrusion-based 3D Printing

G-code（几何代码）或RS-274是最广泛使用的计算机数控（CNC）和3D打印编程语言。G-code为3D打印机的移动提供机器指令，尤其是喷嘴、舞台和材料挤出等基于挤出的添加制造过程。目前还不存在一个大型的、经过精心筛选的CAD模型库以及它们对应的添加制造G-code文件。为了解决这个问题，我们提出了SLICE-100K，这是一个首创的数据集，包括超过100,000个G-code文件，以及它们的三角化CAD模型、LVIS（大词汇实例分割）类别、几何属性和渲染图。我们从Objaverse-XL和Thingi10K数据集中获取三角化网格，构建了我们的数据集。我们通过在数据集的子集上微调GPT-2，将遗留的G-code格式（Sailfish）翻译成更现代、更广泛使用的格式（Marlin），展示了这个数据集的效用。SLICE-100K将是发展数字制造多模态基础模型的第一步。

SLICE-100K论文试图解决的问题是缺乏经过筛选的CAD模型和相应的G-code文件的问题，以及缺乏数字制造的多模态基础模型的问题。

SLICE-100K的关键思路是使用Objaverse-XL和Thingi10K数据集的三角形网格派生出三维打印的G-code文件，并提供LVIS类别、几何属性和渲染。

SLICE-100K数据集包含100,000个G-code文件和相应的CAD模型，可以用于数字制造的多模态基础模型的开发。论文使用GPT-2对G-code进行转换，并提供了实验结果和开源代码。

最近的相关研究主要集中在三维打印和数字制造方面，如“3D打印中的G-code生成”和“基于深度学习的3D打印参数优化”。