CoF

CoF – DeepMind推出的视觉模型思维链

CoF（Chain-of-Frames，帧链）是DeepMind最新提出的一个革新性概念，它巧妙地借鉴了语言模型领域“链式思维”（Chain-of-Thought，CoT）的思路，为视频模型带来了前所未有的时空推理能力。

CoF的独到之处

CoF的核心在于赋予视频模型在时间和空间维度上进行深度推理的能力。它通过逐帧生成视频的方式，来攻克那些需要复杂视觉理解和逐步解决的任务。想象一下，就像人类在思考问题时会一步步地推演，CoF让视频模型也能够以类似的方式进行“思考”。以DeepMind的Veo 3模型为例，它便运用CoF的能力，在迷宫导航、对称性任务完成，乃至基础的视觉类比推理等场景中展现出惊人的表现。这与语言模型通过符号推理解决问题异曲同工，CoF则以生成一系列连贯的视频帧作为其“推理过程”，充分揭示了视频模型在通用视觉理解方面的巨大潜力。

CoF赋能的核心能力

• 深度视觉推理：CoF能够逐步分解和解决复杂的视觉难题。通过生成一系列连续的视频帧，模型可以清晰地展现出解决问题的过程，例如，在错综复杂的迷宫中规划出一条通往终点的路径，或者精确地完成具有对称性的图形，甚至能够进行富有洞察力的视觉类比推理。
• 灵活的时空操控：CoF赋予了模型在视频中对对象进行动态操作的能力。无论是移动、变形，还是改变对象的属性，模型都能在保持整体视频流畅性和逻辑性的前提下，实现这些精细化的时空干预。
• 全面的视觉洞察：CoF帮助视频模型构建起对物理规律、抽象关系以及视觉世界动态变化的深刻理解。这使得模型能够实现零样本学习，在各种通用视觉任务中展现出强大的适应性和泛化能力。
• 生成连贯的动态画面：CoF的强大之处还在于它能够确保生成的视频在时间流逝和空间布局上都保持高度的一致性和自然流畅。这使得模型能够创作出符合逻辑、遵循物理法则的逼真视频内容。

CoF背后的技术引擎

• 强大的生成模型为基石：CoF的实现离不开大规模、高性能的生成模型。这些模型通过海量视频数据的深度训练，能够精准地捕捉和学习视频中的时空结构以及动态演变规律。
• 精妙的提示驱动机制：通过自然语言指令（prompt）和初始图像的双重引导，模型被精准地驱动，生成符合特定任务要求的视频。自然语言提示如同“指令书”，帮助模型明确任务目标；而初始图像则为视频的生成提供了坚实的第一帧基础。
• 循序渐进的逐帧推理：CoF采用逐帧生成视频的方式，每一步的生成都建立在前一帧的状态和接收到的提示信息之上，进行严谨的推理。这种逐步生成的过程，正是其与语言模型“链式思维”在概念上的核心呼应。
• 严谨的物理与逻辑约束：CoF生成的视频内容并非天马行空，而是必须遵循现实世界的物理定律和逻辑一致性。例如，物体的轨迹需要符合牛顿力学，视频中的场景和物体不能出现不合常理的违背现实的现象。
• 精益求精的优化与反馈循环：模型通过反复的尝试和优化，不断提升视频生成的准确性和任务完成度。例如，通过多次生成并从中筛选出最优结果，能够显著提高任务的成功率。

探索CoF的更多可能

• 精巧的迷宫解算：CoF能够生成一段演示视频，清晰地展示一个虚拟物体如何一步步在复杂的迷宫中找到通往终点的最优路径，整个过程如同在视频中进行了一场周密的路线规划。
• 巧夺天工的视觉对称性处理：在处理对称性任务时，CoF能够生成精美的对称图案，通过逐帧填充和完善，完美地绘制出具有高度对称性的图形。
• 逼真的物理世界模拟：CoF可以模拟各种物理现象，如物体的轨迹、碰撞过程以及浮力效果等，生成高度符合物理规律的动态视频。
• 智能化的图像编辑助手：在图像编辑领域，CoF可以应用于背景移除、风格转换、色彩修复等任务，通过逐帧生成视频的方式，逐步实现复杂的编辑效果。
• 深刻的视觉类比洞察：CoF能够胜任解决视觉类比问题，例如，通过生成缺失的画面来完成一个视觉类比的逻辑链条，它通过逐帧的推理过程，找到最为恰当的解决方案。