[Paper] ShadowDraw: 어떤 물체든 그림자-드로잉 구성 예술로

Source: arXiv - 2512.05110v1

Overview

이 논문은 ShadowDraw라는 새로운 프레임워크를 소개한다. CAD 모델이든 3D 스캔이든, 절차적으로 생성된 에셋이든 관계없이 모든 3D 객체를 “그림자‑드로잉” 아트 작품으로 변환한다. 카메라 자세, 조명, 그리고 희소한 라인 스케치를 자동으로 선택함으로써 객체의 투영 그림자가 드로잉을 완성하도록 하여, 손으로 그린 듯하지만 수학적으로 정확한 인지 가능한 일러스트레이션을 만든다.

Key Contributions

• 엔드‑투‑엔드 파이프라인: 원시 3D 메쉬를 입력받아 구성적인 라인 드로잉과 보완적인 그림자를 출력한다. 두 요소가 함께 일관된 일러스트레이션을 형성한다.
• 포즈, 조명, 스케치의 공동 최적화: 그림자의 의미론적 관련성을 최대화하면서 라인 스트로크를 단순하고 미학적으로 만족스럽게 유지한다.
• 그림자‑스트로크 가이드: 그림자 기하학을 라인 드로잉 생성의 골격으로 사용해 두 모달리티가 서로를 강화하도록 한다.
• 자동 품질 메트릭: 그림자‑드로잉 일관성을 측정하는 자동 지표를 제공하여 인간 라벨링 없이 대규모 평가가 가능하도록 한다.
• 확장성: 다중 객체 장면, 애니메이션 시퀀스, 실제 물리적 설정(예: 스케치를 테이블 위에 투사하고 실제 그림자를 드리우는 경우)까지 지원한다.

Methodology

1. 입력 전처리 – 시스템은 3D 메쉬를 받아 스케일을 정규화하고, 필요에 따라 빠른 렌더링을 위해 단순화한다.
2. 장면 파라미터 탐색 – 미분 가능한 렌더러가 카메라 위치와 광원 방향을 탐색한다. 목적 함수는 두 항을 균형 있게 고려한다: (a) 그림자 현저도 (그림자가 인지 가능한 형태 단서를 제공해야 함)와 (b) 라인 단순성 (스케치가 가능한 한 적은 스트로크를 사용해야 함).
3. 그림자‑스트로크 결합 – 유망한 포즈가 발견되면 그림자의 실루엣을 “그림자 스트로크” 집합으로 래스터화한다. 이 스트로크들은 경량 스케치 생성기(예술적 라인 드로잉에 미세 조정된 CNN 기반 엣지 추출기)로 전달되어 보완적인 라인 아트를 만든다.
4. 일관성 강화 – 자동 평가기가 그림자 스트로크와 생성된 라인 드로잉 사이의 정렬을 측정한다(예: 겹침, 각도 일치도). 최적화는 일관성 점수가 수렴할 때까지 반복한다.
5. 출력 렌더링 – 최종 구성은 벡터 그래픽(SVG) 형태로 렌더링되어 손쉬운 확대가 가능하고, 애니메이션이나 물리적 투사를 위해 재사용 가능한 깊이‑인식 그림자 맵과 함께 제공된다.

전체 파이프라인은 최신 GPU에서 몇 초 안에 실행되어 인터랙티브 디자인 도구에 실용적이다.

Results & Findings

• 시각적 품질 – 500개의 다양한 객체(실제 스캔, ShapeNet 모델, AI‑생성 에셋) 벤치마크에서 92 %의 출력이 인지 가능성과 예술적 매력 측면에서 블라인드 인간 연구를 통과했다.
• 다중 객체 장면 – 최적화기가 여러 객체를 동시에 배치해 그림자가 얽히도록 함으로써 복합적인 내러티브 구성을 만든다(예: 개별 건물의 그림자로 형성된 도시 스카이라인).
• 애니메이션 – 스케치를 고정한 채 조명 방향을 부드럽게 변화시켜 프레임 간 시각적 일관성을 유지하는 그림자‑드로잉 비디오를 생성한다.
• 물리적 구현 – 저자들은 테이블 위에 인쇄된 스케치와 작은 LED 광원을 사용해 디지털 결과를 실제 세계에 재현한 설정을 시연했으며, 생성된 파라미터가 물리적으로 구현 가능함을 확인했다.

Practical Implications

• 시각 디자이너를 위한 빠른 프로토타이핑 – 아티스트는 3D 에셋을 ShadowDraw에 입력해 즉시 브랜드, 스토리보드, UI 아이콘 등에 활용 가능한 스타일화된 일러스트레이션을 얻을 수 있어 수주에 걸친 수작업 스케치를 크게 단축한다.
• 게임 및 AR 콘텐츠 제작 – 개발자는 동적 그림자를 갖는 저폴리 라인‑아트 에셋을 생성해 스타일화된 게임 UI, 튜토리얼 오버레이, 실제 조명에 반응하는 AR 필터 등에 활용할 수 있다.
• 교육 도구 – 시스템은 빛이 형태와 어떻게 상호작용하는지를 최소 라인 드로잉과 그림자를 함께 보여줌으로써 기하학 개념을 시각화한다.
• 자동화된 에셋 파이프라인 – Blender, Unity 등 기존 3D 에셋 관리와 통합해 라이브러리를 일괄 처리함으로써 제품 라인 전반에 일관된 시각 언어를 제공한다.

Limitations & Future Work

• 깨끗한 기하학에 대한 의존성 – 노이즈가 심한 스캔이나 비다양체(edge) 메쉬는 불안정한 그림자 실루엣을 초래해 전처리가 필요하다.
• 단순 조명 모델 – 현재 파이프라인은 단일 방향광을 가정하므로 복잡한 실내 조명이나 컬러 그림자는 아직 지원되지 않는다.
• 스케치 스타일 경직성 – 라인 생성기가 깔끔한 스트로크를 만들지만, 해칭이나 교차 해칭과 같은 사용자 정의 스타일은 아직 제공되지 않는다.
• 초고폴리 모델에 대한 확장성 – 최적화는 빠르지만 매우 밀집된 메쉬를 렌더링하면 병목이 발생한다. 향후 작업에서는 메쉬 단순화 또는 다중 해상도 전략을 도입할 수 있다.

저자들은 다중 광원 환경으로의 확장, 다양한 스케치 미학을 위한 스타일‑전이 모듈 학습, 물리적 제작 파이프라인(예: 레이저 커팅 그림자 마스크)과의 긴밀한 통합을 제안한다.

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ShadowDraw는 알고리즘적 기하학과 손으로 만든 일러스트레이션이 만나는 새로운 길을 열어, 개발자에게 3D 데이터를 매력적인 시각 스토리로 변환할 강력한 도구를 제공한다.

Authors

• Rundong Luo
• Noah Snavely
• Wei-Chiu Ma

Paper Information

• arXiv ID: 2512.05110v1
• Categories: cs.CV, cs.AI, cs.GR
• Published: December 4, 2025
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