ShadowDraw: 어떤 사물에서도 그림자 드로잉 구성 미술로의 변환

초록

우리는 일반적인 3D 객체를 그림자 드로잉 구성 미술로 변환하는 ShadowDraw 프레임워크를 소개한다. 주어진 3D 객체에 대해 우리 시스템은 객체 포즈와 조명을 포함한 장면 매개변수와 부분 라인 드로잉을 함께 예측하여, 드리워진 그림자가 드로잉을 인식 가능한 이미지로 완성하도록 한다. 이를 위해 의미 있는 그림자를 드러내도록 장면 구성을 최적화하고, 그림자 스트로크를 활용해 라인 드로잉 생성을 유도하며, 자동 평가를 도입하여 그림자-드로잉 일관성과 시각적 품질을 강화한다. 실험 결과, ShadowDraw는 실제 세계 스캔, 정제된 데이터셋, 생성형 에셋에 이르기까지 다양한 입력에 걸쳐 설득력 있는 결과를 생성하며, 다중 객체 장면, 애니메이션 및 물리적 배포로 자연스럽게 확장된다. 우리의 연구는 그림자 드로잉 아트 제작을 위한 실용적인 파이프라인을 제공하고, 알고리즘 디자인과 예술적 스토리텔링 사이의 간극을 연결함으로써 컴퓨테이셔널 비주얼 아트의 디자인 공간을 확장한다. 더 많은 결과와 우리 파이프라인의 종단간 실제 데모를 위해 프로젝트 페이지 https://red-fairy.github.io/ShadowDraw/를 확인해 보시기 바란다!

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!

ShadowDraw: 어떤 사물에서도 그림자 드로잉 구성 미술로의 변환

ShadowDraw: From Any Object to Shadow-Drawing Compositional Art

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