Un desarrollador presenta una herramienta interactiva que convierte fotografías en cuadros digitales al estilo de la pintura, prescindiendo del enfoque habitual de optimización por descenso de gradiente. En su lugar, parte de la información de bordes que ya había utilizado en un pixelizador consciente de los contornos publicado en 2025.
La idea clave es que cada pincelada se modela como una gaussiana bidimensional: una posición, una matriz de covarianza que codifica dirección y elongación, un color y una opacidad. Al renderizar miles de estos splats con composición alfa estándar, se obtiene una sensación de capas superpuestas similar a la del óleo o el acrílico.
Para decidir dónde colocar las pinceladas, el programa emplea un tensor de estructura calculado sobre la imagen: sus autovectores indican la dirección del borde y la orientación del trazo, mientras que la coherencia entre autovalores distingue entre contornos nítidos y zonas planas. Para superar la limitación del tensor de luminancia, que ignora bordes isoluminantes como labios rojos sobre piel clara, se sustituye por el tensor de color de Di Zenzo, que suma los gradientes de Sobel por canal RGB.
El artículo también discute la limitación del tensor para medir la densidad de detalle en zonas con poca estructura coherente, como una superficie de grava, donde la fuerza del borde por sí sola no basta para decidir el tamaño y la cantidad de pinceladas. El texto queda interrumpido antes de presentar la solución a ese problema.