CoF ： DeepMind推出的视觉模型思维链

AI智库导航-aiguide.cc为您提供最新的AI新闻资讯和最新的AI工具推荐，在这里你可以获得用于营销的AI聊天机器人、AI在商业管理中的应用、用于数据分析的AI工具、机器学习模型、面向企业的AI解决方案、AI在商业客户服务中的应用、AI和自动化工具等。

主要介绍

CoF（Chain-of-Frames，帧链）是DeepMind提出的视觉模型推理框架，旨在赋予视频生成模型类似语言模型中“链式思维”（CoT）的时空推理能力。其核心思想是通过逐帧生成画面，模拟物理世界的动态变化过程，使模型能够解决需要多步规划和动态理解的复杂视觉任务。这一概念首次在Veo 3模型中实现，标志着视频生成模型向通用视觉基础模型迈出关键一步，被业界称为“视觉推理领域的GPT-3时刻”。

功能特点

1. 零样本学习与推理
   CoF支持模型在未经过特定任务微调的情况下，直接通过提示（如初始图像+文字指令）完成多样化视觉任务，包括迷宫求解、视觉序列补全、数独谜题等。
2. 四层能力框架
   • 感知：完成图像分割、超分辨率、去噪等经典视觉任务。
   • 建模：理解物理规律（如浮力、折射）和抽象关系（如物体功能）。
   • 操控：执行图像编辑、风格迁移、3D模拟等操作。
   • 推理：通过帧链实现跨时空视觉推理，如规划迷宫路径。
3. 逐步推理机制
   模型将复杂任务分解为逐帧画面，通过生成中间步骤完成最终目标。例如，在迷宫任务中，Veo 3能生成红点逐步移动的视频，成功率达78%（Veo 2仅为14%）。

优缺点

优点

• 通用性强：单一模型可替代多个专用视觉工具（如Segment Anything、YOLO）。
• 推理能力突出：在动态任务中表现远超静态图像模型和语言模型。
• 成本下降潜力大：参考LLM发展轨迹，未来推理成本可能大幅降低。

缺点

• 特定任务精度不足：在边缘检测等任务上仍落后于专用模型。
• 计算成本高昂：当前生成视频的成本显著高于专用模型。
• 复杂任务易出错：如旋转类比推理中仍存在失误。

如何使用

1. 输入提示：提供初始图像（第一帧）和文字指令（如“让红点从起点沿白色路径走到绿点”）。
2. 选择任务类型：指定感知、建模、操控或推理任务。
3. 生成结果：模型通过帧链机制生成逐帧视频，完成复杂视觉任务。

注：实际使用需等待DeepMind正式发布模型及配套工具。

框架技术原理

1. 混合生成架构
   • 视觉编码器：将图像切块并编码为特征图。
   • 连续适配器：压缩特征图后投影到LLM嵌入维度，生成连续语义表示。
   • 离散适配器：通过量化将特征转换为离散索引，支持自回归生成。
2. 帧链推理机制
   • 模型逐帧生成画面，每一步基于前序帧和任务目标调整后续内容。
   • 结合物理引擎和直觉推理，确保画面动态符合现实规律。
3. 训练流程
   • 预训练：使用23亿对图像-文本样本覆盖多模态数据。
   • 继续预训练：加入2400万高质量能力导向数据（如多语言OCR）。
   • 监督微调：通过混合文本、理解和生成任务优化模型。

创新点

1. 视觉领域的“思维链”
   首次将语言模型中的CoT概念引入视频生成，通过帧链实现时空推理。
2. 语义与渲染解耦
   将高层语义预测（LLM）与底层像素渲染（扩散解码器）分离，简化训练流程。
3. 渐进式分辨率训练
   扩散解码器从低分辨率逐步微调至高分辨率，提升生成质量。
4. 统一自回归目标
   对纯文本、理解任务和生成任务使用单一损失函数，无需额外辅助损失。

评估标准

1. 感知任务指标：图像分割、边缘检测等任务的准确率。
2. 建模任务指标：物理现象模拟（如浮力、折射）的合理性。
3. 操控任务指标：图像编辑、风格迁移的保真度。
4. 推理任务指标：迷宫求解、数独谜题的成功率。
5. 人工评估：从结构完整性、指令遵循和审美质量三个维度打分。

应用领域

1. 智能助手：结合文本和图像信息，提供多模态交互。
2. 内容创作：根据文本描述生成高质量视频，支持风格迁移、图像填充等。
3. 教育：通过图像解释复杂科学概念，提供个性化学习建议。
4. 医疗：分析患者影像资料和病历，辅助诊断。
5. 金融：解读图表和数据，支持决策分析。

项目地址

• 论文链接：Video models are zero-shot learners and reasoners