在现代软件中,原型设计复杂的计算机辅助设计(CAD)模型可能非常耗时。这是因为缺乏能够快速生成更简单中间部件的智能系统。我们提出了Text2CAD,这是第一个用于生成文本到参数化CAD模型的AI框架,适用于所有技能水平的设计师友好指令。此外,我们介绍了一种数据注释管道,用于根据自然语言指令生成文本提示,以构建DeepCAD数据集,使用Mistral和LLaVA-NeXT。该数据集包含约17万个模型和约66万条文本注释,从抽象的CAD描述(例如,生成两个同心圆柱体)到详细规格(例如,绘制中心为(x, y)、半径为r1、r2的两个圆,并沿法线挤出d...)。在Text2CAD框架中,我们提出了一种基于端到端变换器的自回归网络,从输入文本生成参数化CAD模型。我们通过混合多种指标评估模型的性能,包括视觉质量、参数精度和几何准确性。我们提出的框架在AI辅助设计应用中展现出巨大潜力。项目页面可在https://sadilkhan.github.io/text2cad-project/找到。