CoF：DeepMind 提出的视频模型时空推理新范式

CoF（Chain-of-Frames，帧链）是 DeepMind 推出的视觉推理新概念，类比语言模型领域的链式思维（Chain-of-Thought，CoT）技术。这一范式赋予视频模型跨时间与空间的推理能力，通过逐帧生成连贯视频序列的方式，解决复杂视觉任务。

以 Veo 3 模型为例，其依托 CoF 技术可高效完成迷宫路径规划、对称性任务填充、简单视觉类比推理等任务。这种能力与语言模型通过符号序列推理解决问题的逻辑异曲同工，核心差异在于 CoF 以视觉帧序列作为推理载体，充分展现了视频生成模型在通用视觉理解领域的巨大潜力。

CoF（Chain-of-Frames）：DeepMind 提出的视频模型时空推理新范式

1、可视化分步视觉推理：

以逐帧生成视频的形式完成分步推理，将抽象的视觉问题求解过程转化为直观的帧序列变化。例如在迷宫任务中，模型可逐帧生成物体的移动路径，清晰呈现从起点到终点的规划逻辑；在对称性任务中，通过逐步填充画面元素完成对称图形的构建。

2、跨时空对象精准操控：

支持对视频中的目标对象进行移动、变形、属性修改等操作，同时严格保障帧间的时空连贯性。操作后的对象运动轨迹、形态变化符合视觉逻辑，不会出现画面断层或对象凭空消失/出现的问题。

3、通用视觉规律深度理解：

帮助视频模型突破特定任务的局限，学习并掌握物理规则、抽象视觉关系及动态场景变化规律，实现通用视觉任务的零样本学习，无需针对单一任务进行大量微调。

4、逻辑自洽的连贯视频生成：

确保生成的视频在时间维度和空间维度均具备高度一致性，输出内容既符合现实世界的物理规律，又满足任务设定的逻辑约束，规避了传统视频生成模型常见的帧间脱节问题。

1、大规模生成模型底座支撑：

CoF 技术的落地依赖于大规模视频生成模型，模型通过海量视频数据的预训练，深度学习视觉内容的时空结构、动态演变规律以及对象间的交互逻辑，为帧链推理奠定基础。

2、提示词与初始帧双驱动引导：

以自然语言提示词明确任务目标，同时输入初始图像作为视频生成的起点帧。提示词帮助模型精准理解任务要求，初始帧则为推理过程提供基础视觉信息，两者结合引导模型生成符合预期的帧序列。

3、类 CoT 的逐帧递进推理机制：

延续链式思维的分步推理核心逻辑，模型每一步仅生成下一帧内容，且新帧的生成完全基于前一帧的视觉状态与任务提示词。这种逐帧递进的方式，让视频生成的过程同时成为视觉问题的求解过程。

4、物理与逻辑双重约束校验：

在帧序列生成过程中，内置物理规则与逻辑一致性校验机制。例如物体的运动轨迹需符合力学规律、对象的形态变化需具备连续性、任务求解的步骤需遵循视觉逻辑，确保生成内容的合理性。

5、多轮迭代优化的反馈机制：

采用“生成-评估-优化”的多轮迭代策略，通过多次生成不同的帧序列方案，筛选出最符合任务要求的结果，进而提升复杂视觉任务的整体成功率。

1、迷宫与路径规划：

生成物体在复杂迷宫、障碍场景中的移动视频，逐帧展示路径规划与避障过程，可应用于机器人路径规划算法验证、游戏关卡设计辅助等领域。

2、视觉对称性与图案补全：

针对半幅对称图形、残缺图案等输入，通过逐帧填充完成对称结构或完整图案的生成，适用于工业设计草图补全、艺术创作辅助等场景。

3、物理现象模拟仿真：

精准模拟物体运动、碰撞、浮力、重力等物理现象，生成符合力学规律的可视化视频，可用于物理教学演示、工程仿真模拟等领域。

4、精细化渐进式图像编辑：

将图像编辑任务转化为短时视频生成任务，通过逐帧修改实现背景移除、风格迁移、黑白图像上色等效果，相较于传统图像编辑工具，能更好地保留画面细节与视觉协调性。

5、视觉类比推理任务：

解决视觉领域的类比问题，例如根据“图形 A 到图形 B 的变化规律”，生成“图形 C 对应的变化后图形 D”，通过帧序列呈现类比推理的过程，可应用于智能视觉测评、儿童益智教育等场景。

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