SoundBrush: Sound as a Brush for Visual Scene Editing

📄 arXiv: 2501.00645v1 📥 PDF

作者: Kim Sung-Bin, Kim Jun-Seong, Junseok Ko, Yewon Kim, Tae-Hyun Oh

分类: cs.CV, cs.LG, cs.SD, eess.AS

发布日期: 2024-12-31

备注: AAAI 2025

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

SoundBrush：提出一种利用声音作为笔刷编辑视觉场景的模型

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 声音驱动 视觉场景编辑 潜在扩散模型 多模态学习 音频特征 图像生成 3D场景编辑

📋 核心要点

  1. 现有图像编辑方法难以有效利用声音信息来精确控制场景编辑，尤其是在插入与声音相关的物体时。
  2. SoundBrush的核心思想是利用声音作为“笔刷”，通过学习声音特征到潜在扩散模型文本空间的映射，实现声音引导的视觉场景编辑。
  3. SoundBrush通过大量生成的声音配对视觉场景数据进行训练，能够准确操纵场景并插入发声物体，同时支持3D场景编辑。

📝 摘要（中文）

本文提出SoundBrush，一个使用声音作为笔刷来编辑和操纵视觉场景的模型。我们扩展了潜在扩散模型（LDM）的生成能力，使其能够结合音频信息来编辑视觉场景。受到现有图像编辑工作的启发，我们将这项任务定义为一个监督学习问题，并利用各种现成的模型构建了一个声音配对的视觉场景数据集用于训练。这个丰富生成的数据集使SoundBrush能够学习将音频特征映射到LDM的文本空间，从而允许在各种真实声音的引导下进行视觉场景编辑。与现有方法不同，SoundBrush可以准确地操纵整体场景，甚至插入发声物体，以最佳地匹配音频输入，同时保留原始内容。此外，通过与新颖的视角合成技术相结合，我们的框架可以扩展到编辑3D场景，从而促进声音驱动的3D场景操纵。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何利用声音信息来编辑视觉场景的问题。现有图像编辑方法主要依赖文本或图像作为引导，缺乏对声音信息的有效利用，难以实现声音驱动的场景编辑，尤其是在需要根据声音添加或修改场景中的物体时，现有方法表现不足。

核心思路：SoundBrush的核心思路是将声音视为一种“笔刷”，通过学习声音特征与视觉场景之间的对应关系，实现声音引导的视觉场景编辑。具体来说，模型学习将音频特征映射到潜在扩散模型（LDM）的文本空间，从而利用LDM强大的生成能力，根据声音信息修改或生成视觉场景。

技术框架：SoundBrush的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 数据集构建：利用现成的模型（如文本到图像生成模型）生成大量声音配对的视觉场景数据。2) 特征提取：提取音频特征（例如，使用预训练的音频分类模型）。3) 映射学习：学习音频特征到LDM文本空间的映射。4) 场景编辑：利用LDM根据映射后的文本信息生成或修改视觉场景。5) (可选) 3D场景编辑：结合新视角合成技术，将2D编辑结果扩展到3D场景。

关键创新：SoundBrush的关键创新在于将声音作为一种直接的编辑工具，通过学习声音特征到LDM文本空间的映射，实现了声音驱动的视觉场景编辑。与现有方法相比，SoundBrush能够更准确地根据声音信息修改场景，甚至插入与声音相关的物体，同时保持原始场景的连贯性。

关键设计：SoundBrush的关键设计包括：1) 使用潜在扩散模型（LDM）作为生成模型，利用其强大的生成能力和文本引导能力。2) 构建大规模的声音配对视觉场景数据集，用于训练模型。数据集的质量对最终的编辑效果至关重要。3) 设计合适的损失函数，以确保生成的场景与声音信息一致，并保持原始场景的结构和内容。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SoundBrush通过大量实验验证了其有效性。实验结果表明，SoundBrush能够根据声音信息准确地编辑视觉场景，甚至插入与声音相关的物体，同时保持原始场景的连贯性。与现有方法相比，SoundBrush在声音驱动的场景编辑方面取得了显著的提升。具体性能数据未知，但演示视频展示了其强大的编辑能力。

🎯 应用场景

SoundBrush具有广泛的应用前景，包括电影制作、游戏开发、虚拟现实/增强现实、以及辅助设计等领域。例如，电影制作者可以使用SoundBrush快速生成与特定音效匹配的视觉场景；游戏开发者可以利用SoundBrush创建更加沉浸式的游戏体验；设计师可以借助SoundBrush根据声音反馈进行产品设计。

📄 摘要（原文）

We propose SoundBrush, a model that uses sound as a brush to edit and manipulate visual scenes. We extend the generative capabilities of the Latent Diffusion Model (LDM) to incorporate audio information for editing visual scenes. Inspired by existing image-editing works, we frame this task as a supervised learning problem and leverage various off-the-shelf models to construct a sound-paired visual scene dataset for training. This richly generated dataset enables SoundBrush to learn to map audio features into the textual space of the LDM, allowing for visual scene editing guided by diverse in-the-wild sound. Unlike existing methods, SoundBrush can accurately manipulate the overall scenery or even insert sounding objects to best match the audio inputs while preserving the original content. Furthermore, by integrating with novel view synthesis techniques, our framework can be extended to edit 3D scenes, facilitating sound-driven 3D scene manipulation. Demos are available at https://soundbrush.github.io/.