Visual Acoustic Fields

📄 arXiv: 2503.24270v2 📥 PDF

作者: Yuelei Li, Hyunjin Kim, Fangneng Zhan, Ri-Zhao Qiu, Mazeyu Ji, Xiaojun Shan, Xueyan Zou, Paul Liang, Hanspeter Pfister, Xiaolong Wang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-03-31 (更新: 2025-04-01)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出Visual Acoustic Fields，利用3DGS在三维空间中桥接敲击声音和视觉信号。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视觉声学 3D高斯溅射 条件扩散模型 声音生成 声音定位 多模态学习 三维场景理解

📋 核心要点

  1. 现有方法难以建立视觉和听觉信号在三维空间中的联系，缺乏统一的建模框架。
  2. Visual Acoustic Fields利用3DGS作为场景表示，结合条件扩散模型实现声音生成和定位。
  3. 实验表明，该方法能够生成逼真的敲击声音，并准确地定位敲击位置，验证了框架的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出Visual Acoustic Fields，这是一个利用3D高斯溅射（3DGS）在三维空间中桥接敲击声音和视觉信号的框架。该方法包含两个关键模块：声音生成和声音定位。声音生成模块利用条件扩散模型，该模型接收从特征增强的3DGS渲染的多尺度特征，以生成逼真的敲击声音。同时，声音定位模块能够查询由特征增强的3DGS表示的3D场景，以根据声源定位敲击位置。为了支持这个框架，我们引入了一种新的pipeline，用于收集场景级别的视觉-声音样本对，实现捕获图像、撞击位置和相应声音之间的对齐。据我们所知，这是第一个在3D上下文中连接视觉和声学信号的数据集。在我们数据集上的大量实验证明了Visual Acoustic Fields在生成合理的撞击声音和精确定位撞击源方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法缺乏在三维空间中将视觉信息与听觉信息关联起来的能力。具体来说，如何根据物体的视觉外观和材质属性来预测其被敲击时产生的声音，以及如何根据声音反过来定位敲击的位置，是一个具有挑战性的问题。现有的方法通常难以捕捉这种复杂的视觉-听觉关联，并且缺乏足够的数据集支持。

核心思路：本文的核心思路是利用3D高斯溅射（3DGS）作为三维场景的表示，并在此基础上构建声音生成和定位模型。3DGS能够高效地渲染场景，并提供可微的特征表示，这使得模型能够学习视觉和听觉信号之间的映射关系。通过条件扩散模型，可以根据视觉特征生成逼真的敲击声音，同时，通过查询3DGS，可以根据声音定位敲击的位置。

技术框架：Visual Acoustic Fields框架包含两个主要模块：声音生成模块和声音定位模块。声音生成模块以特征增强的3DGS渲染的多尺度视觉特征作为输入，利用条件扩散模型生成敲击声音。声音定位模块则通过查询特征增强的3DGS，根据输入的敲击声音定位敲击位置。整个框架通过一个新颖的数据集进行训练，该数据集包含场景级别的视觉-声音样本对，实现了图像、撞击位置和声音之间的对齐。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了一个统一的框架，将视觉和听觉信号在三维空间中进行关联。具体来说，利用3DGS作为场景表示，并结合条件扩散模型，实现了声音生成和定位。此外，该方法还提出了一个用于收集视觉-声音样本对的新pipeline，为该领域的研究提供了数据支持。

关键设计：声音生成模块使用条件扩散模型，该模型以多尺度视觉特征作为条件，生成敲击声音。声音定位模块通过计算查询点与3DGS中高斯分布的相似度，并结合声音特征，来预测敲击位置。损失函数包括声音生成损失和定位损失，用于优化模型参数。具体网络结构和参数设置在论文中有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的Visual Acoustic Fields框架在生成逼真的敲击声音和精确定位敲击源方面表现出色。通过在自建数据集上进行实验，证明了该方法能够有效地学习视觉和听觉信号之间的映射关系。具体的性能数据和对比基线在论文中有详细描述（未知），但摘要强调了其有效性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用前景，例如可以应用于机器人交互、虚拟现实、游戏开发等领域。在机器人交互中，机器人可以根据物体的外观和材质属性来预测其被敲击时产生的声音，从而更好地理解环境。在虚拟现实和游戏开发中，可以生成更逼真的声音效果，增强用户的沉浸感。此外，该研究还可以用于声音事件检测和场景理解等任务。

📄 摘要（原文）

Objects produce different sounds when hit, and humans can intuitively infer how an object might sound based on its appearance and material properties. Inspired by this intuition, we propose Visual Acoustic Fields, a framework that bridges hitting sounds and visual signals within a 3D space using 3D Gaussian Splatting (3DGS). Our approach features two key modules: sound generation and sound localization. The sound generation module leverages a conditional diffusion model, which takes multiscale features rendered from a feature-augmented 3DGS to generate realistic hitting sounds. Meanwhile, the sound localization module enables querying the 3D scene, represented by the feature-augmented 3DGS, to localize hitting positions based on the sound sources. To support this framework, we introduce a novel pipeline for collecting scene-level visual-sound sample pairs, achieving alignment between captured images, impact locations, and corresponding sounds. To the best of our knowledge, this is the first dataset to connect visual and acoustic signals in a 3D context. Extensive experiments on our dataset demonstrate the effectiveness of Visual Acoustic Fields in generating plausible impact sounds and accurately localizing impact sources. Our project page is at https://yuelei0428.github.io/projects/Visual-Acoustic-Fields/.