Video models are zero-shot learners and reasoners
作者: Thaddäus Wiedemer, Yuxuan Li, Paul Vicol, Shixiang Shane Gu, Nick Matarese, Kevin Swersky, Been Kim, Priyank Jaini, Robert Geirhos
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV, cs.RO
发布日期: 2025-09-24 (更新: 2025-09-29)
备注: Project page: https://video-zero-shot.github.io/
💡 一句话要点
Veo 3视频模型展现零样本学习和推理能力，迈向通用视觉基础模型
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频模型 零样本学习 视觉推理 通用视觉 生成模型
📋 核心要点
- 现有视觉模型在通用性和泛化能力方面存在不足，难以应对未训练过的复杂视觉任务。
- 论文探索了Veo 3视频模型在零样本条件下的视觉理解能力，无需特定任务训练即可完成多种任务。
- 实验表明Veo 3能够进行对象分割、边缘检测、图像编辑等任务，并展现出初步的视觉推理能力。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）卓越的零样本能力推动自然语言处理从特定任务模型转变为统一的通用基础模型。这种转变源于简单的原语：在网络规模数据上训练的大型生成模型。有趣的是，相同的原语也适用于当今的生成视频模型。视频模型是否也像LLM一样，正朝着通用视觉理解的方向发展？我们证明了Veo 3可以解决各种它没有明确训练过的任务：分割对象、检测边缘、编辑图像、理解物理属性、识别对象可供性、模拟工具使用等等。这些感知、建模和操纵视觉世界的能力实现了早期形式的视觉推理，如迷宫和对称性解决。Veo的涌现零样本能力表明，视频模型正在成为统一的通用视觉基础模型。
🔬 方法详解
问题定义：当前视觉模型通常针对特定任务进行训练，缺乏通用性和泛化能力。它们难以处理未经过训练的视觉任务，例如理解物理属性、识别对象可供性以及进行视觉推理。现有方法需要针对每个新任务进行重新训练或微调，成本高昂且效率低下。
核心思路：论文的核心思路是利用大规模视频数据训练的生成式视频模型Veo 3，使其具备强大的零样本学习能力。通过在海量数据上学习，模型能够捕捉到视觉世界的丰富信息和内在规律，从而在没有明确训练的情况下解决各种视觉任务。这种方法类似于大型语言模型在自然语言处理领域的成功经验。
技术框架：Veo 3的技术框架基于生成式视频模型，具体架构细节未知。其训练过程涉及大规模视频数据的学习，目标是学习视频的时空表示和生成能力。模型能够根据给定的提示或指令生成新的视频内容，并能够对现有视频进行编辑和修改。
关键创新：论文的关键创新在于证明了视频模型具备涌现的零样本学习和推理能力。这意味着通过大规模数据训练，视频模型可以获得超越其训练数据的泛化能力，从而在没有明确训练的情况下解决各种视觉任务。这种能力是传统视觉模型所不具备的。
关键设计：论文未提供Veo 3的具体网络结构、损失函数和训练细节。这些细节可能涉及大规模Transformer架构、对抗生成网络（GAN）或其他先进的视频生成技术。关键设计可能包括有效的视频表示学习方法、稳定的训练策略以及能够捕捉视频时空依赖关系的建模方法。具体参数设置未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Veo 3在零样本条件下展现出强大的视觉理解能力，能够完成对象分割、边缘检测、图像编辑、物理属性理解、对象可供性识别、工具使用模拟等多种任务。此外，Veo 3还展现出初步的视觉推理能力，例如解决迷宫问题和识别对称性。具体的性能数据和对比基线未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人、自动驾驶、智能监控等领域。具备零样本学习能力的视觉模型能够更好地理解和适应复杂多变的环境，无需针对每个场景进行重新训练。未来，这类模型有望成为通用视觉智能的基础，推动人工智能在各个领域的应用。
📄 摘要（原文）
The remarkable zero-shot capabilities of Large Language Models (LLMs) have propelled natural language processing from task-specific models to unified, generalist foundation models. This transformation emerged from simple primitives: large, generative models trained on web-scale data. Curiously, the same primitives apply to today's generative video models. Could video models be on a trajectory towards general-purpose vision understanding, much like LLMs developed general-purpose language understanding? We demonstrate that Veo 3 can solve a broad variety of tasks it wasn't explicitly trained for: segmenting objects, detecting edges, editing images, understanding physical properties, recognizing object affordances, simulating tool use, and more. These abilities to perceive, model, and manipulate the visual world enable early forms of visual reasoning like maze and symmetry solving. Veo's emergent zero-shot capabilities indicate that video models are on a path to becoming unified, generalist vision foundation models.