Video models are zero-shot learners and reasoners

📄 arXiv: 2509.20328v2 📥 PDF

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与推理能力，或成通用视觉基石

🎯 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

  1. 现有视觉模型在泛化性和通用性方面存在不足，难以应对未训练过的复杂视觉任务。
  2. Veo 3视频模型通过大规模生成式训练，展现出强大的零样本学习和推理能力，无需特定任务训练。
  3. Veo 3在对象分割、边缘检测、图像编辑等任务上表现出色，并能进行初步的视觉推理，如解迷宫。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)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基元：在网络规模数据上训练的大型生成模型。有趣的是，同样的基元也适用于当今的生成视频模型。视频模型是否会像LLMs发展出通用语言理解一样，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、识别对象功能、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，视频模型正朝着成为统一的通用视觉基础模型的方向发展。

🔬 方法详解

问题定义：现有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。它们难以处理未见过的视觉任务，例如理解物理属性、识别对象功能或进行复杂的视觉推理。这些模型需要大量的标注数据和针对性训练，成本高昂且难以扩展。

核心思路：该论文的核心思路是利用大规模生成式视频模型，通过在海量视频数据上进行预训练，使模型学习到丰富的视觉知识和推理能力。这种方法借鉴了大型语言模型(LLMs)的成功经验，旨在构建一个通用的视觉基础模型，能够零样本解决各种视觉任务。

技术框架：Veo 3的技术框架基于Transformer架构，采用自回归的方式生成视频。模型在大量未标注的视频数据上进行训练，学习视频的时空结构和视觉规律。训练过程中，模型通过预测视频的下一帧或下一段，不断提升其对视觉世界的理解和建模能力。模型包含编码器和解码器，编码器将输入视频转换为潜在表示，解码器则根据潜在表示生成新的视频帧。

关键创新：该论文的关键创新在于证明了大规模生成式视频模型具有涌现的零样本学习和推理能力。这意味着模型无需针对特定任务进行训练，即可解决各种复杂的视觉问题。这种能力源于模型在海量数据上学习到的通用视觉知识和推理能力，使其能够泛化到未见过的任务和场景。

关键设计：Veo 3的关键设计包括：1) 大规模的训练数据集，包含各种场景和类型的视频；2) 基于Transformer的自回归生成模型，能够有效地建模视频的时空结构；3) 采用对比学习等技术，提升模型对视觉特征的表示能力；4) 通过prompt工程，引导模型完成特定任务，例如使用文本描述或图像作为输入。

📊 实验亮点

Veo 3在多个零样本任务上表现出强大的能力，例如能够分割视频中的对象、检测图像边缘、编辑图像内容，甚至能够理解物理属性和模拟工具使用。此外，Veo 3还展现出初步的视觉推理能力，能够解决迷宫问题和识别对称性。这些结果表明，视频模型正朝着通用视觉基础模型的方向发展。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、智能监控、虚拟现实等领域。通用视觉模型能够理解和推理复杂的视觉场景，从而提升机器人的自主性和适应性。此外，该模型还可以用于图像编辑、视频生成等创意应用，为用户提供更智能、更便捷的视觉工具。

📄 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.