DeepMind提出FrameChain概念：视频模型或实现全面视觉理解
核心概念
链式帧推理（Chain of Frames, CoF） – DeepMind在其最新论文中提出的突破性概念，标志着视频生成模型发展的又一重要进展。
概念类比
- 与"思维链（Chain of Thought, CoT）"相似：CoT使语言模型能够进行符号推理
- CoF的创新：使视频模型能够在时间和空间维度上进行推理，赋予视频生成模型独立思考能力
研究目标
DeepMind研究团队提出大胆设想：视频生成模型能否具备通用视觉理解能力，类似于当前的大型语言模型（LLMs），使其无需专门训练即可处理各种视觉任务。
当前行业现状
机器视觉领域仍处于传统阶段：
- 不同任务需要不同模型
- 如物体分割、物体检测等任务
- 每个任务都需要重新调整模型
验证方法
研究团队采用直接验证方式：
- 输入：仅提供初始图像和文本指令
- 输出：观察模型是否能生成720p分辨率、8秒时长的视频
- 类比：类似于大型语言模型通过提示词执行任务的方式
实验结果
DeepMind的Veo3模型在多个经典视觉任务中表现优异：
三大能力体现
- 感知能力 – 对视觉信息的理解
- 建模能力 – 构建视觉场景
- 操控能力 – 对视觉内容的控制
突出表现
在跨时空视觉推理方面表现突出，成功规划了一系列路径，能够解决复杂的视觉挑战。
核心结论
1. 强大的通用适应性
Veo3能够解决许多未经专门训练的任务，展现出强大的通用能力。
2. 视觉推理的早期迹象
通过分析生成的视频，Veo3展现出类似"链式帧推理"的视觉推理能力，逐步构建对视觉世界的理解。
3. 明显的快速发展趋势
- 虽然特定任务模型表现更好
- 但Veo3的能力正在快速提升
- 预示着未来可能出现更强大的通用视觉模型
未来展望
DeepMind认为：
- 通用视频模型可能取代专用模型，就像早期的GPT-3最终成为强大的基础模型
- 随着成本逐渐降低，视频生成模型的广泛应用即将到来
- 机器视觉的新时代正在向我们走来
论文地址：FrameChain
