驚きの一筆：ベクトルスケッチにおける漸進的意味的錯覚

Stroke of Surprise: Progressive Semantic Illusions in Vector Sketching

February 12, 2026

著者: Huai-Hsun Cheng, Siang-Ling Zhang, Yu-Lun Liu

cs.AI

要旨

視覚的錯覚は、従来、多視点一貫性などの空間的操作に依存してきた。本研究では、単一のスケッチがストロークの逐次追加によって劇的な意味的変容を遂げる新しいベクトル描画タスク「Progressive Semantic Illusions」を提案する。我々は、異なる描画段階で distinct な意味的解釈を満たすようにベクトルストロークを最適化する生成フレームワーク「Stroke of Surprise」を発表する。核心的な課題は「二重制約」にあり、初期の接頭辞ストロークは（アヒルなどの）首尾一貫したオブジェクトを形成しつつ、同時にデルタストロークを追加することで（羊などの）第二の概念に対する構造的基盤として機能しなければならない。この課題に対処するため、我々は二重分岐Score Distillation Sampling（SDS）メカニズムに駆動されるシーケンス認識型共同最適化フレームワークを提案する。初期状態を固定する逐次アプローチとは異なり、本手法は接頭辞ストロークを動的に調整し、両ターゲットに対して有効な「共通構造部分空間」を発見する。さらに、空間的補完性を強化し、オクルージョンではなく構造的統合を保証する新しいOverlay Lossを導入する。大規模な実験により、本手法が認識可能性と錯覚強度において最先端のベースラインを大幅に上回り、視覚的アナグラムを空間次元から時間次元へ拡張することに成功したことが実証された。プロジェクトページ: https://stroke-of-surprise.github.io/

English

Visual illusions traditionally rely on spatial manipulations such as multi-view consistency. In this work, we introduce Progressive Semantic Illusions, a novel vector sketching task where a single sketch undergoes a dramatic semantic transformation through the sequential addition of strokes. We present Stroke of Surprise, a generative framework that optimizes vector strokes to satisfy distinct semantic interpretations at different drawing stages. The core challenge lies in the "dual-constraint": initial prefix strokes must form a coherent object (e.g., a duck) while simultaneously serving as the structural foundation for a second concept (e.g., a sheep) upon adding delta strokes. To address this, we propose a sequence-aware joint optimization framework driven by a dual-branch Score Distillation Sampling (SDS) mechanism. Unlike sequential approaches that freeze the initial state, our method dynamically adjusts prefix strokes to discover a "common structural subspace" valid for both targets. Furthermore, we introduce a novel Overlay Loss that enforces spatial complementarity, ensuring structural integration rather than occlusion. Extensive experiments demonstrate that our method significantly outperforms state-of-the-art baselines in recognizability and illusion strength, successfully expanding visual anagrams from the spatial to the temporal dimension. Project page: https://stroke-of-surprise.github.io/