VChain: Chain-of-Visual-Thought for Reasoning in Video Generation

📄 arXiv: 2510.05094v1 📥 PDF

作者: Ziqi Huang, Ning Yu, Gordon Chen, Haonan Qiu, Paul Debevec, Ziwei Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-06

备注: Project page: https://eyeline-labs.github.io/VChain Code: https://github.com/Eyeline-Labs/VChain

💡 一句话要点

VChain：用于视频生成中推理的视觉思维链

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频生成 多模态学习 视觉推理 关键帧提取 稀疏调整

📋 核心要点

  1. 现有视频生成模型难以生成具有连贯性的复杂动态视频，缺乏对视觉状态的有效推理。
  2. VChain通过利用大型多模态模型生成关键帧，引导视频生成器在关键时刻进行稀疏调整，注入视觉推理信号。
  3. 实验表明，VChain显著提升了生成视频的质量，尤其是在复杂、多步骤的场景中。

📝 摘要（中文）

现有的视频生成模型能够生成流畅且具有视觉吸引力的片段，但通常难以合成具有连贯因果链的复杂动态。准确地建模视觉结果和随时间推移的状态转换仍然是一个核心挑战。相比之下，大型语言和多模态模型（例如，GPT-4o）表现出强大的视觉状态推理和未来预测能力。为了弥合这些优势，我们引入了VChain，这是一种新颖的推理时视觉思维链框架，可将来自多模态模型的视觉推理信号注入到视频生成中。具体来说，VChain包含一个专用流程，该流程利用大型多模态模型生成一组稀疏的关键帧作为快照，然后仅在这些关键时刻使用这些快照来指导预训练视频生成器的稀疏推理时调整。我们的方法具有高效的调整能力，引入的开销最小，并避免了密集监督。在复杂的多步骤场景中进行的大量实验表明，VChain显着提高了生成视频的质量。

🔬 方法详解

问题定义：视频生成模型在生成具有复杂动态和连贯因果关系的视频时面临挑战。现有方法难以准确建模视觉状态的转换和长期依赖关系，导致生成的视频缺乏逻辑性和真实感。

核心思路：利用大型多模态模型（如GPT-4o）强大的视觉推理能力，提取视频中的关键视觉信息，并将其作为指导信号注入到视频生成过程中。通过这种方式，将多模态模型的推理能力迁移到视频生成模型中，从而提升生成视频的质量和连贯性。

技术框架：VChain包含一个关键帧生成pipeline和一个稀疏调整模块。首先，利用大型多模态模型分析视频内容，并生成一组稀疏的关键帧，这些关键帧捕捉了视频中的关键视觉状态。然后，在推理阶段，仅在这些关键帧处对预训练的视频生成器进行调整，以确保生成的视频在关键时刻与多模态模型的视觉推理结果保持一致。

关键创新：VChain的核心创新在于将大型多模态模型的视觉推理能力与视频生成模型相结合。通过关键帧引导的稀疏调整，实现了高效且有效的视觉推理信号注入，避免了对整个视频序列进行密集监督。

关键设计：关键帧的选择策略至关重要，需要确保关键帧能够充分代表视频中的关键视觉状态和状态转换。稀疏调整模块的设计需要考虑如何有效地将关键帧信息融入到视频生成过程中，例如，可以通过注意力机制或条件生成等方式实现。具体的损失函数设计未知。

📊 实验亮点

VChain在复杂、多步骤的视频生成场景中表现出色，显著提升了生成视频的质量。具体性能数据未知，但该方法通过利用多模态模型的视觉推理能力，有效解决了现有视频生成模型在处理复杂动态和长期依赖关系方面的不足。与现有方法相比，VChain具有更高的效率和更低的计算成本。

🎯 应用场景

VChain可应用于各种视频生成场景，例如故事可视化、教育视频制作、游戏内容生成等。该方法能够生成更具逻辑性和真实感的视频内容，提升用户体验。未来，VChain有望成为视频内容创作的重要工具，并推动视频生成技术的发展。

📄 摘要（原文）

Recent video generation models can produce smooth and visually appealing clips, but they often struggle to synthesize complex dynamics with a coherent chain of consequences. Accurately modeling visual outcomes and state transitions over time remains a core challenge. In contrast, large language and multimodal models (e.g., GPT-4o) exhibit strong visual state reasoning and future prediction capabilities. To bridge these strengths, we introduce VChain, a novel inference-time chain-of-visual-thought framework that injects visual reasoning signals from multimodal models into video generation. Specifically, VChain contains a dedicated pipeline that leverages large multimodal models to generate a sparse set of critical keyframes as snapshots, which are then used to guide the sparse inference-time tuning of a pre-trained video generator only at these key moments. Our approach is tuning-efficient, introduces minimal overhead and avoids dense supervision. Extensive experiments on complex, multi-step scenarios show that VChain significantly enhances the quality of generated videos.