如何快速掌握Fusion 360 Gallery Dataset：设计师与开发者的终极CAD数据宝库

Fusion 360 Gallery Dataset是一个包含海量真实用户设计数据、工具集和完整文档的开源项目，专为CAD（计算机辅助设计）领域的研究者、开发者和学习者打造。该数据集源自Autodesk Fusion 360平台的实际设计作品，提供从2D草图到3D装配体的全流程数据，是探索AI驱动设计、自动化建模和工程教育的强大资源。

为什么选择Fusion 360 Gallery Dataset？三大核心优势

1. 超2万份真实设计，覆盖全场景CAD需求

数据集包含近2万份由工业设计师、工程师和爱好者创建的真实模型，涵盖机械零件、电子组件、家具结构等多个领域。无论是简单的拉伸体还是复杂的多部件装配，都能在这里找到对应的参数化设计数据。

图：Fusion 360 Gallery Dataset中的多样化设计作品展示，包含机械、电子、家具等多个领域的真实模型

2. 三大特色数据集，满足不同研究方向

装配体数据集（Assembly Dataset）：揭秘零件连接的核心逻辑

该子集详细记录了多部件装配体的连接关系，包括接触面、孔洞配合和关节类型。通过可视化工具可直观查看装配体的层级结构和运动关系，是研究机械设计自动化的理想数据。

图：装配体数据集中包含的常见关节类型及其运动特性，帮助理解机械连接的底层逻辑

重建数据集（Reconstruction Dataset）：还原设计过程的每一步

记录了从草图绘制到特征建模的完整设计序列，包括拉伸、旋转、倒角等操作参数。通过时间线图标和操作流程图，可清晰还原设计师的创作思路。

图：重建数据集展示的设计流程——从2D草图到3D模型的完整步骤分解

分割数据集（Segmentation Dataset）：解析3D模型的几何构成

将模型表面按创建方式（如拉伸面、圆角面、切削特征）进行分类标注，为计算机视觉算法提供训练数据，助力AI理解复杂模型的几何拓扑。

图：分割数据集中不同建模特征的可视化效果，颜色编码对应不同的CAD操作类型

3. 一站式工具集，轻松上手数据处理

项目配套完整的工具链，涵盖数据下载、格式转换、可视化和模型重建等功能：

• 数据获取：通过assembly_download.py批量获取装配体数据
• 格式转换：使用reconverter工具将设计文件转为通用CAD格式
• 可视化：借助assembly_viewer.ipynb和regraph_viewer.ipynb直观展示模型结构
• 建模自动化：通过fusion360gym实现基于强化学习的设计流程复现

快速开始：3步玩转Fusion 360 Gallery Dataset

第一步：获取项目代码

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fu/Fusion360GalleryDataset

第二步：探索核心文档

项目文档位于docs目录，包含各数据集的详细说明和使用案例：

• 装配体设计指南：docs/assembly.md
• 重建流程解析：docs/reconstruction.md
• 数据集统计信息：docs/reconstruction_stats.md

第三步：试用示例工具

以装配体可视化为例，运行以下命令启动交互界面：

cd tools/assembly_graph && jupyter notebook assembly_viewer.ipynb

应用场景：从学术研究到工业实践

AI驱动的设计自动化

利用重建数据集训练机器学习模型，让算法学习人类设计师的操作序列，实现从草图到3D模型的自动生成。例如，通过分析reconstruction_extrude_types.png中的拉伸类型数据，可开发智能识别草图特征并推荐最佳建模方式的工具。

图：重建数据集中不同拉伸操作的分布统计，为AI模型训练提供关键特征

机械设计教育

数据集可作为工程课程的实践案例库，学生通过分析assembly_joint_set.jpg中的关节结构，直观理解机械原理；教师可利用segmentation_timeline.png展示设计过程中的特征演变。

工业4.0赋能工具开发

基于装配体数据集开发的joint2cad工具，可自动将关节连接关系转化为CAD模型，显著提升机械设计效率。类似地，regraphnet中的图神经网络模型能预测零件间的最优装配路径。

引用与贡献：共建CAD开源生态

使用本数据集进行学术研究时，请引用相关论文：

• 装配体研究：Willis et al., "JoinABLe: Learning Bottom-up Assembly of Parametric CAD Joints", 2021
• 重建流程研究：Willis et al., "Fusion 360 Gallery: A Dataset and Environment for Programmatic CAD Construction", 2021
• 模型分割研究：Lambourne et al., "BRepNet: A Topological Message Passing System for Solid Models", 2021

项目欢迎开发者贡献工具改进和新数据集扩展，详情参见tools/README.md中的贡献指南。

总结：开启智能CAD设计的新篇章

无论你是AI研究者、CAD开发者还是工程学生，Fusion 360 Gallery Dataset都能为你提供前所未有的数据支持。通过探索这个包含真实设计智慧的宝库，你将快速掌握参数化设计的核心逻辑，加速从概念到产品的创新过程。立即克隆项目，开启你的智能设计之旅吧！

图：基于Fusion 360 Gallery Dataset的智能设计工作流——从数据输入到模型输出的全流程