影视科技领域再起波澜，谷歌旗下DeepMind实验室的最新研究成果，正悄然为视频生成技术描绘出一幅颠覆性的未来图景。在一篇引发广泛讨论的论文中，研究团队提出了名为“帧链”（Chain-of-Frames, CoF）的全新概念，这一理念被视为视频生成模型迈向“视觉思维”阶段的关键一步。如同大语言模型通过“思维链”实现逻辑推演，CoF则试图赋予AI在时间与空间维度上进行连贯视觉推理的能力，让机器不再只是拼接画面，而是真正“理解”动态影像的生成逻辑。
这项研究的核心挑战直指当前计算机视觉的瓶颈：任务割裂。目前，无论是目标检测、图像分割还是动作识别，每项任务都依赖于独立训练的专用模型，系统缺乏统一的视觉认知框架。DeepMind团队大胆设想：能否让一个视频模型像通用大模型处理语言一样，仅凭一条指令和一张初始图像，就自主完成多种复杂视觉任务？这种“零样本”推理能力，正是他们试图在视频生成领域实现的突破。
为验证这一设想，研究者采用了极简的测试方式——输入一张静态图片和一段文字描述，要求模型直接生成一段720p、8秒时长的高清视频，过程中不提供任何额外训练或微调。这种方法模仿了大语言模型的提示工程（prompt engineering）逻辑，旨在挖掘模型内在的通用视觉潜能。令人震惊的是，Veo3模型在多项传统视觉任务中展现出远超预期的表现，不仅能够精准操控物体运动轨迹，还能在复杂场景中进行跨帧推理，完成诸如路径规划、动态避障等高阶操作。
经过深入分析，研究团队提炼出三大关键发现。其一，Veo3展现出惊人的任务泛化能力，能够应对大量未经专门训练的视觉挑战，证明其具备初步的通用视觉理解力。其二，生成视频中呈现出清晰的“帧链”结构，每一帧的演变都建立在前序帧的理解之上，仿佛模型在“思考”如何推进情节，视觉推理的雏形已然显现。其三，尽管在特定任务上仍不及专用模型，但Veo3的进步速度极为迅猛，预示着通用视频模型的崛起已不可阻挡。
展望未来，DeepMind认为，这种具备原生推理能力的通用视频模型，有望逐步取代当前碎片化的专用系统，正如GPT系列模型重塑了自然语言处理格局。随着算力成本的下降与算法的持续优化，这类模型或将广泛应用于影视制作、虚拟现实、自动驾驶等领域，彻底改变我们创造和交互视觉内容的方式。一个由AI驱动的“视觉通用智能”时代，正加速向我们奔来。
论文地址：https://papers-pdfs.assets.alphaxiv.org/2509.20328v1.pdf
