ShadowDraw : De tout objet à une composition artistique par dessin d'ombres
ShadowDraw: From Any Object to Shadow-Drawing Compositional Art
December 4, 2025
papers.authors: Rundong Luo, Noah Snavely, Wei-Chiu Ma
cs.AI
papers.abstract
Nous présentons ShadowDraw, un cadre qui transforme des objets 3D ordinaires en art compositionnel par dessin d'ombres. Étant donné un objet 3D, notre système prédit les paramètres de scène, incluant la pose de l'objet et l'éclairage, ainsi qu'un dessin au trait partiel, de telle sorte que l'ombre portée complète le dessin en une image reconnaissable. Pour ce faire, nous optimisons les configurations de scène pour révéler des ombres significatives, utilisons des traits d'ombre pour guider la génération du dessin au trait, et adoptons une évaluation automatique pour garantir la cohérence ombre-dessin et la qualité visuelle. Les expériences montrent que ShadowDraw produit des résultats convaincants sur diverses entrées, allant de scans du monde réel et de jeux de données organisés à des assets génératifs, et s'étend naturellement aux scènes multi-objets, aux animations et aux déploiements physiques. Notre travail fournit une pipeline pratique pour créer de l'art par dessin d'ombres et élargit l'espace de conception de l'art visuel computationnel, comblant le fossé entre la conception algorithmique et la narration artistique. Consultez notre page de projet https://red-fairy.github.io/ShadowDraw/ pour plus de résultats et une démonstration en temps réel de notre pipeline !
English
We introduce ShadowDraw, a framework that transforms ordinary 3D objects into shadow-drawing compositional art. Given a 3D object, our system predicts scene parameters, including object pose and lighting, together with a partial line drawing, such that the cast shadow completes the drawing into a recognizable image. To this end, we optimize scene configurations to reveal meaningful shadows, employ shadow strokes to guide line drawing generation, and adopt automatic evaluation to enforce shadow-drawing coherence and visual quality. Experiments show that ShadowDraw produces compelling results across diverse inputs, from real-world scans and curated datasets to generative assets, and naturally extends to multi-object scenes, animations, and physical deployments. Our work provides a practical pipeline for creating shadow-drawing art and broadens the design space of computational visual art, bridging the gap between algorithmic design and artistic storytelling. Check out our project page https://red-fairy.github.io/ShadowDraw/ for more results and an end-to-end real-world demonstration of our pipeline!