文章核心观点 - 链式帧推理（CoF）作为一种新兴范式，借鉴了语言模型中的思维链（CoT）思想，旨在通过显式地将帧级语义推理融入生成过程，从根本上改善视频生成与理解模型中的帧间一致性问题 [1][6] - CoF将视频生成的每一帧视为动态推理过程的一步，使模型能够进行逻辑演化而不仅仅是细节补全，这为视频模型提供了类似LLM的泛化能力，有望成为解决时序一致性问题的关键 [6][7][11] - 与传统依赖隐式特征对齐或平滑过渡的方法相比，CoF通过显式推理链确保逻辑连贯性，代表了视频模型处理框架的重要演进方向 [5][12] 01 帧间一致性不足，CoF为视频生成和理解模型带来新思路？ - 思维链（CoT）在提升语言模型复杂任务表现后，其本质受到质疑，有观点认为CoT更像是语言表层的连贯叙事而非真实推理，其作为推理透明度指示的作用不可靠 [5] - 在此背景下，研究者将CoT思路延伸至视觉领域提出CoF概念，以解决视频模型因逐帧生成特性导致的帧间一致性问题，传统方法在复杂场景中难以保证跨帧逻辑连贯性 [5][6] - Google DeepMind团队首次从理论层面引入CoF，认为大规模训练的视频生成模型（如Veo 3）正成为通用视觉基础模型，其逐帧生成结构适合通过帧链式推理提升一致性 [6] - CoF让视频模型“观看即思考”，每一帧成为动态推理的一步，形成帧链推理结构，使模型在物理建模和复杂逻辑任务上表现出色，具备强大的泛化能力 [6][7][8][9][10] 02 帧级语义显式融入能否成为解决视频模型temporal consistency的关键？ - CoF利用视频模型的逐帧生成特性，将CoT的多步推理思想移植过来，以帧为单位进行推理，为核心优势 [11] - 与传统隐式特征对齐方法不同，CoF通过显式推理链确保每一帧遵循逻辑演化，能有效减少跨帧不连贯和细节丢失，这是解决时序一致性问题的关键机制 [12] - 该机制的核心在于将帧级语义信息显式融入模型，从而显著提升推理能力和跨帧一致性 [13] - 学术界已出现多种显式利用帧级推理链的技术方案，如引入帧选择、链式推理追踪等机制，将逻辑推理嵌入视频处理流程 [13] 03 CoF前，视频帧间一致性如何保障？ - 在CoF出现之前，视频模型主要依赖平滑过渡和隐式特征对齐等传统方法来维系帧间一致性 [5]