DeepMindがフレームチェーンというコンセプトを発表：動画モデルは視覚的理解の全面的な実現に近づく

最近、DeepMindは最新の論文で画期的なコンセプト「フレームチェーン（CoF、フレームの連鎖）」を提案しました。これは動画生成モデルの発展において重要な一歩を示しています。このコンセプトは以前の「思考の連鎖（CoT）」に似ており、言語モデルが記号的推論を行うことができるようにしたものです。一方、「フレームチェーン」は動画モデルが時間と空間の両方で推論できるようにし、まるで動画生成モデルに独自の思考能力を与えたように見せます。

論文では、DeepMindの研究チームは大胆な考えを提示しました。「動画生成モデルは現在の大規模言語モデル（LLM）のように汎用的な視覚理解能力を持ち、特別な訓練なしにさまざまな視覚タスクを処理できるのか？」というものです。現在、機械視覚分野は伝統的な段階にあり、オブジェクトセグメンテーションやオブジェクト検出などのさまざまなタスクにはそれぞれ異なるモデルが必要で、タスクごとにモデルを再調整しなければなりません。

この考えを検証するために、研究チームは単純で直接的な方法を採用しました。モデルに初期画像と文章の指示のみを与えて、それが720p解像度で8秒間の動画を生成できるかどうかを確認しました。この方法は大規模言語モデルがプロンプトを使ってタスクを遂行する方法に似ており、モデルの本質的な汎用性をテストする目的がありました。

結果として、DeepMindのVeo3モデルは複数の古典的な視覚タスクで優れた性能を示し、知覚能力、モデリング能力、操作能力を持っていることが分かりました。さらに驚くべきことに、時空を超えた視覚推論を行う際にも優れた性能を発揮し、複雑な視覚的な問題を解決するための経路を成功裏に計画できました。

全体的に見て、DeepMindチームは以下の3つの核心的な結論をまとめています:

一般的な適応性が高い：Veo3は多くの専門的なトレーニングを受けなかったタスクを解決でき、強力な汎用性を持っている。

視覚的推論の原型が現れた：生成された動画を分析することで、Veo3は「フレームチェーン」に似た視覚的推論能力を示しており、視覚世界への理解を少しずつ構築している。

急速な発展傾向が明確である：特定のタスクモデルよりも優れた性能を示すモデルもあるものの、Veo3の能力は急速に向上しており、将来より強力な汎用的な視覚モデルが登場する可能性を示唆しています。

今後、DeepMindは汎用的な動画モデルが専門的なモデルに取って代わる可能性があると考えています。それは、初期のGPT-3が最終的に強力な基礎モデルとなったようにです。コストが徐々に低下していく中、動画生成モデルの広範な応用は間近に迫っています。これにより、機械視覚の新しい時代が私たちに向かってやってくることを示しています。

論文のURL：https://papers-pdfs.assets.alphaxiv.org/2509.20328v1.pdf