ShadowDraw: あらゆる物体から影絵風ドローイング構成アートへ

ShadowDraw: From Any Object to Shadow-Drawing Compositional Art

December 4, 2025

著者: Rundong Luo, Noah Snavely, Wei-Chiu Ma

cs.AI

要旨

本論文では、一般的な3Dオブジェクトを影絵的構成芸術へと変換するフレームワーク「ShadowDraw」を提案する。本システムは、3Dオブジェクトを入力として、オブジェクトのポーズや照明を含むシーンパラメータと、部分的な線画を同時に推定する。これにより、投影された影が線画を補完し、認識可能な画像へと完成させる。この目的のために、意味のある影を生成するシーン構成の最適化、線画生成を誘導する影ストロークの採用、影と線画の一貫性と視覚的品質を確保する自動評価を実施する。実験により、ShadowDrawが現実世界のスキャンデータ、精選されたデータセット、生成AIアセットなど多様な入力に対して説得力のある結果を生み出し、複数オブジェクトシーン、アニメーション、物理的な実環境への展開にも自然に拡張可能であることを示す。本研究は、影絵芸術を創作する実用的なパイプラインを提供し、アルゴリズム設計と芸術的ストーリーテリングの間の隔たりを埋めながら、計算機視覚芸術のデザイン空間を拡大するものである。詳細な結果とエンドツーエンドの実証実験については、プロジェクトページ（https://red-fairy.github.io/ShadowDraw/）をご覧いただきたい。

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!