CoF – DeepMind推出的視覺模型思維鏈

CoF（Chain-of-Frames，幀鏈）是DeepMind最新提出的一個革新性概念，它巧妙地借鑒了語言模型領域“鏈式思維”（Chain-of-Thought，CoT）的思路，為視頻模型帶來了前所未有的時空推理能力。

CoF的獨到之處

CoF的核心在于賦予視頻模型在時間和空間維度上進行深度推理的能力。它通過逐幀生成視頻的方式，來攻克那些需要復雜視覺理解和逐步解決的任務。想象一下，就像人類在思考問題時會一步步地推演，CoF讓視頻模型也能夠以類似的方式進行“思考”。以DeepMind的Veo 3模型為例，它便運用CoF的能力，在迷宮導航、對稱性任務完成，乃至基礎的視覺類比推理等場景中展現出驚人的表現。這與語言模型通過符號推理解決問題異曲同工，CoF則以生成一系列連貫的視頻幀作為其“推理過程”，充分揭示了視頻模型在通用視覺理解方面的巨大潛力。

CoF賦能的核心能力

• 深度視覺推理：CoF能夠逐步分解和解決復雜的視覺難題。通過生成一系列連續的視頻幀，模型可以清晰地展現出解決問題的過程，例如，在錯綜復雜的迷宮中規劃出一條通往終點的路徑，或者精確地完成具有對稱性的圖形，甚至能夠進行富有洞察力的視覺類比推理。
• 靈活的時空操控：CoF賦予了模型在視頻中對對象進行動態操作的能力。無論是移動、變形，還是改變對象的屬性，模型都能在保持整體視頻流暢性和邏輯性的前提下，實現這些精細化的時空干預。
• 全面的視覺洞察：CoF幫助視頻模型構建起對物理規律、抽象關系以及視覺世界動態變化的深刻理解。這使得模型能夠實現零樣本學習，在各種通用視覺任務中展現出強大的適應性和泛化能力。
• 生成連貫的動態畫面：CoF的強大之處還在于它能夠確保生成的視頻在時間流逝和空間布局上都保持高度的一致性和自然流暢。這使得模型能夠創作出符合邏輯、遵循物理法則的逼真視頻內容。

CoF背后的技術引擎

• 強大的生成模型為基石：CoF的實現離不開大規模、高性能的生成模型。這些模型通過海量視頻數據的深度訓練，能夠精準地捕捉和學習視頻中的時空結構以及動態演變規律。
• 精妙的提示驅動機制：通過自然語言指令（prompt）和初始圖像的雙重引導，模型被精準地驅動，生成符合特定任務要求的視頻。自然語言提示如同“指令書”，幫助模型明確任務目標；而初始圖像則為視頻的生成提供了堅實的第一幀基礎。
• 循序漸進的逐幀推理：CoF采用逐幀生成視頻的方式，每一步的生成都建立在前一幀的狀態和接收到的提示信息之上，進行嚴謹的推理。這種逐步生成的過程，正是其與語言模型“鏈式思維”在概念上的核心呼應。
• 嚴謹的物理與邏輯約束：CoF生成的視頻內容并非天馬行空，而是必須遵循現實世界的物理定律和邏輯一致性。例如，物體的軌跡需要符合牛頓力學，視頻中的場景和物體不能出現不合常理的違背現實的現象。
• 精益求精的優化與反饋循環：模型通過反復的嘗試和優化，不斷提升視頻生成的準確性和任務完成度。例如，通過多次生成并從中篩選出最優結果，能夠顯著提高任務的成功率。

探索CoF的更多可能

• 精巧的迷宮解算：CoF能夠生成一段演示視頻，清晰地展示一個虛擬物體如何一步步在復雜的迷宮中找到通往終點的最優路徑，整個過程如同在視頻中進行了一場周密的路線規劃。
• 巧奪天工的視覺對稱性處理：在處理對稱性任務時，CoF能夠生成精美的對稱圖案，通過逐幀填充和完善，完美地繪制出具有高度對稱性的圖形。
• 逼真的物理世界模擬：CoF可以模擬各種物理現象，如物體的軌跡、碰撞過程以及浮力效果等，生成高度符合物理規律的動態視頻。
• 智能化的圖像編輯助手：在圖像編輯領域，CoF可以應用于背景移除、風格轉換、色彩修復等任務，通過逐幀生成視頻的方式，逐步實現復雜的編輯效果。
• 深刻的視覺類比洞察：CoF能夠勝任解決視覺類比問題，例如，通過生成缺失的畫面來完成一個視覺類比的邏輯鏈條，它通過逐幀的推理過程，找到最為恰當的解決方案。