SandSim: Curve-Guided Gaussian Splatting for Reconstructing Sand Painting Processes
作者: Yilin Wang, Haojie Huang, Chen Li, Yang Li, Changbo Wang, Chenhui Li
分类: cs.GR
发布日期: 2026-04-30
💡 一句话要点
SandSim：提出曲线引导的高斯溅射方法，重建沙画创作过程
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 沙画重建 高斯溅射 曲线引导 减法合成 过程建模
📋 核心要点
- 现有沙画重建方法缺乏结构连贯性和材料一致性，难以生成真实的绘制序列。
- SandSim通过曲线引导的高斯表示建模笔画，并采用减法合成模拟光衰减，实现更真实的沙画过程重建。
- 实验表明，SandSim在时间连贯性和视觉真实性方面优于现有方法，提升了重建质量和感知逼真度。
📝 摘要（中文）
沙画是一种过程驱动的艺术，其视觉外观源于颗粒的累积。给定单张图像，重建合理的沙画过程需要对连贯的笔画结构和材料相关的效果进行建模。现有的方法，包括基于笔画的优化和基于扩散的视频合成，通常缺乏结构连贯性和材料一致性，导致不真实的绘制序列。我们提出了SandSim，一个从单张图像重建沙画过程的框架。我们引入了一种曲线引导的高斯表示，将笔画建模为沿连续轨迹的各向异性基元的序列，其平滑核捕捉沙画笔画的柔和边界并实现连贯的笔画形成。我们进一步采用了一种减法合成方案来模拟沙子累积过程中的光衰减。我们结合了一个语义引导的规划模块，用于场景分解和绘制顺序推断。我们的框架联合优化笔画几何形状和外观，并且可以与基于物理的模拟器集成，以实现交互式沙子动力学和编辑。实验表明，与现有方法相比，我们的方法产生时间上连贯且视觉上真实的结果，实现了改进的重建质量和感知逼真度。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决从单张沙画图像重建逼真沙画创作过程的问题。现有方法，如基于笔画的优化和基于扩散的视频合成，在重建过程中往往缺乏结构连贯性和材料一致性，导致生成的沙画过程不真实，难以反映沙画艺术的特点。现有方法难以同时保证笔画的连贯性以及材料光影效果的真实性。
核心思路：SandSim的核心思路是利用曲线引导的高斯溅射来表示沙画笔画，并结合减法合成来模拟沙粒累积时的光衰减效果。通过这种方式，可以更好地捕捉沙画笔画的柔和边界和连贯性，同时模拟沙粒堆积时的光影变化，从而生成更逼真的沙画过程。
技术框架：SandSim框架主要包含以下几个模块：1) 曲线引导的高斯表示：使用一系列沿连续轨迹的各向异性高斯基元来表示沙画笔画。2) 减法合成：模拟沙粒累积过程中的光衰减效果。3) 语义引导的规划模块：用于场景分解和绘制顺序推断。4) 联合优化：同时优化笔画的几何形状和外观。整个框架可以与基于物理的模拟器集成，以实现交互式沙子动力学和编辑。
关键创新：SandSim的关键创新在于：1) 提出了一种曲线引导的高斯表示方法，能够更好地建模沙画笔画的连贯性和柔和边界。2) 采用减法合成方案，更真实地模拟了沙粒累积时的光衰减效果。3) 结合语义引导的规划模块，使得重建的沙画过程更符合艺术创作的逻辑。
关键设计：曲线引导的高斯表示使用各向异性高斯核来模拟笔画的形状，其参数包括位置、方向、尺度等。减法合成通过模拟光线在沙粒中的吸收和散射来计算每个像素的颜色值。语义引导的规划模块利用语义分割结果来确定绘制顺序，例如先绘制背景，再绘制前景。损失函数包括重建损失、平滑损失和语义一致性损失等，用于约束优化过程。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，SandSim在重建质量和感知逼真度方面优于现有方法。与基于笔画的优化方法和基于扩散的视频合成方法相比，SandSim能够生成时间上更连贯、视觉上更真实的沙画过程。具体指标提升数据未知，但从视觉效果上观察，SandSim生成的沙画过程更符合真实沙画的创作规律。
🎯 应用场景
SandSim可应用于数字艺术创作、教育和娱乐领域。艺术家可以使用该方法生成各种风格的沙画作品，并进行交互式编辑。教育领域可以利用该技术向学生展示沙画的创作过程和原理。在娱乐方面，SandSim可以为用户提供一种新颖的互动体验，例如让用户通过绘制草图来生成沙画动画。
📄 摘要（原文）
Sand painting is a process-driven art where visual appearance emerges from granular accumulation. Given a single image, reconstructing a plausible sand painting process requires modeling coherent stroke structures and material-dependent effects. Existing methods, including stroke-based optimization and diffusion-based video synthesis, often lack structural coherence and material consistency, leading to unrealistic drawing sequences. We present SandSim, a framework that reconstructs a sand painting process from a single image. We introduce a curve-guided Gaussian representation that models strokes as sequences of anisotropic primitives along continuous trajectories, whose smooth kernels capture the soft boundaries of sand strokes and enable coherent stroke formation. We further adopt a subtractive compositing scheme to model light attenuation during sand accumulation. We incorporate a semantic-guided planning module for scene decomposition and drawing order inference. Our framework jointly optimizes stroke geometry and appearance and can be integrated with a physics-based simulator for interactive sand dynamics and editing. Experiments show that our method produces temporally coherent and visually realistic results, achieving improved reconstruction quality and perceptual fidelity compared to existing approaches.