論文の概要: Stroke of Surprise: Progressive Semantic Illusions in Vector Sketching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.12280v1
• Date: Thu, 12 Feb 2026 18:59:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-13 21:07:26.002959
• Title: Stroke of Surprise: Progressive Semantic Illusions in Vector Sketching
• Title（参考訳）: サプライズストローク:ベクタースケッチにおける進歩的セマンティックイリュージョン
• Authors: Huai-Hsun Cheng, Siang-Ling Zhang, Yu-Lun Liu,
• Abstract要約: 本稿では,1つのスケッチがストロークの逐次付加によって劇的な意味変換を行う新しいベクトルスケッチタスクであるプログレッシブ・セマンティック・イリュージョンを紹介する。 本稿では、ベクターストロークを最適化し、意味論的解釈を明確化するための生成フレームワークであるStroke of Surpriseを提案する。 本手法は、認識性と錯覚強度において最先端のベースラインを著しく上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.052864647270501
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 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/
• Abstract（参考訳）: 視覚錯視は、伝統的にマルチビュー一貫性のような空間的な操作に依存している。 本稿では,1つのスケッチがストロークの逐次付加によって劇的な意味変換を行うベクトルスケッチタスクであるプログレッシブ・セマンティック・イリュージョンを紹介する。 本稿では、ベクターストロークを最適化し、異なる描画段階における異なる意味解釈を満足させる生成フレームワークであるStroke of Surpriseを提案する。 最初のプレフィックス・ストロークはコヒーレント・オブジェクト(例えば、アヒル)を形成する必要があり、同時にデルタ・ストロークを追加する2番目の概念(例えば、羊)の基盤となる。 そこで本研究では,デュアルブランチ・スコア蒸留サンプリング(SDS)機構によって駆動されるシーケンス対応共同最適化フレームワークを提案する。 初期状態を凍結するシーケンシャルなアプローチとは異なり、我々の手法は接頭辞のストロークを動的に調整し、両方のターゲットに有効な「共通構造部分空間」を発見する。 さらに,空間的相補性を強制し,閉塞よりも構造的統合を確実にするオーバーレイロスを導入する。 広汎な実験により,本手法は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著しく上回り,空間から時間次元への視覚アナグラムの展開に成功していることが示された。 プロジェクトページ:https://stroke-of-surprise.github.io/

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