ShadowDraw: Da qualsiasi oggetto a composizioni artistiche di disegno con ombre
ShadowDraw: From Any Object to Shadow-Drawing Compositional Art
December 4, 2025
Autori: Rundong Luo, Noah Snavely, Wei-Chiu Ma
cs.AI
Abstract
Introduciamo ShadowDraw, un framework che trasforma oggetti 3D ordinari in arte compositiva basata sul disegno con le ombre. Dato un oggetto 3D, il nostro sistema predice i parametri della scena, inclusi posa dell'oggetto e illuminazione, insieme a un disegno lineare parziale, in modo tale che l'ombra proiettata completi il disegno in un'immagine riconoscibile. A tal fine, ottimizziamo le configurazioni della scena per rivelare ombre significative, impieghiamo tratti d'ombra per guidare la generazione del disegno lineare e adottiamo una valutazione automatica per imporre coerenza tra ombra e disegno e qualità visiva. Gli esperimenti dimostrano che ShadowDraw produce risultati avvincenti con input diversificati, dalle scansioni del mondo reale e dataset curati ad asset generativi, e si estende naturalmente a scene multi-oggetto, animazioni e implementazioni fisiche. Il nostro lavoro fornisce una pipeline pratica per creare arte basata sul disegno con le ombre e amplia lo spazio di progettazione dell'arte visiva computazionale, colmando il divario tra design algoritmico e narrazione artistica. Visita la nostra pagina del progetto https://red-fairy.github.io/ShadowDraw/ per ulteriori risultati e una dimostrazione end-to-end nel mondo reale della nostra 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!