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（来源：科技行者）

这项由Google DeepMind主导的研究于2026年7月28日以预印本形式发布，论文编号为arXiv:2607.25537v1，有兴趣深入了解的读者可通过该编号在arXiv平台查询完整论文。

说到提示词，大多数人脑海中浮现的画面大概是这样的：在聊天框里敲入一段精心措辞的文字，然后期待AI给出更好的答案。过去几年，围绕如何"好好跟AI说话"的研究已经发展成了一门独立的学问，甚至有人专门以此谋生。但Google DeepMind的研究团队最近提出了一个颇为新鲜的问题：如果说文字提示词可以被精心设计，那么图片提示词是不是也可以？

这个问题背后，藏着一个已经悄然发生的技术转变。过去一年多时间里，一类被称为"视频生成模型"的AI系统正在悄然升级为通用的视觉推理工具。这些模型不仅能生成好看的视频，还能通过"演示"来解决问题——给它一张迷宫的图片，它能生成一段小球走出迷宫的视频；给它一道物理题的示意图，它能用动画展示球会滚进哪个桶。这类模型接收两样东西作为输入：一段文字说明（描述接下来要发生什么），以及一张图片（作为视频的第一帧）。研究者们一直在努力优化前者，却几乎从未认真打量过后者。

Google DeepMind的团队决定填补这个空白。他们将这套方法命名为VIPE，也就是"视觉提示工程"（Visual Prompt Engineering）。核心思路其实并不复杂：在把图片喂给视频模型之前，先用图像编辑模型对这张图片动动手脚——不改变题目本身，只改变它的视觉呈现方式。一道原本用素描风格画出的物理题，可以被改造成摆满实木架子和台球的逼真场景；一组抽象符号，可以被渲染成立体的3D实物。

结论相当出人意料：仅仅改变图片的视觉风格，不改任何题目内容，视频模型的答题正确率就能大幅提升。在某些任务上，这种纯粹的"换衣服"操作带来的性能提升，甚至超过了让模型反复尝试同一道题二十次的效果。

一、为什么给AI"换一身行头"这件事有意义

在正式展开研究细节之前，有必要先理解这件事为什么值得做。

考虑这样一个场景：你想测试一条鱼的游泳速度，但你把它放在了一块旱地上。测试结果当然很糟糕，但这个糟糕的结果反映的不是鱼的真实游泳能力，而是测试环境的不匹配。这个听起来有些荒唐的比喻，恰恰是Google DeepMind研究团队在这项工作中的核心发现：视频生成模型在抽象、草图风格的图片上表现糟糕，并不一定意味着它们推理能力差，而可能只是因为它们被放在了"旱地上"。

视频生成模型是用海量真实世界视频训练出来的。它们最熟悉的是真实场景里的光影、质感、物理运动方式。当你给它们一张黑白线条草图，让它们预测一个白色圆圈会滚进哪个线条画的容器里，它们其实是在一种陌生的视觉语言下工作。结果自然不理想。

这个观察引出了研究的核心假设：如果把草图变成逼真的照片风格，让那个白色圆圈变成一颗真实的台球，让那些线条变成实木货架，视频模型会不会表现得更好？答案是肯定的。

这种现象被研究团队称为"现实主义偏好"——视频模型天然偏好在写实场景中推理，而这恰恰给视觉提示工程留出了可操作的空间。

二、实验是怎么做的

研究团队搭建了一套完整的流水线，分为三个步骤，各司其职。

第一步叫做"构想者"。这个角色的任务是想出如何修改图片。在自动化实验中，研究团队用一个大型语言模型（具体是Gemini 3.1 Pro）来担任这个角色。它会查看原始图片，然后用文字描述一种新的视觉风格——比如"把这张草图变成一个真实的台球滚落木制货架的场景"。关键约束是：题目的逻辑结构必须完整保留，障碍物的数量、位置、角度都不能变，只有视觉呈现方式可以改。

第二步叫做"编辑者"。它负责按照第一步的指令，真正动手改图片。研究团队在实验中使用了Nano Banana Pro（本质上是Gemini的图像生成模块）来完成这个工作。对于同一张图片，编辑者会生成多个候选版本，默认是五个。

第三步叫做"过滤器"，是可选的。当编辑者产出了多个候选图片后，过滤器负责从中挑出质量最好、与原图逻辑最吻合的那一个。这个角色同样由Gemini 3.1 Pro担任，它会仔细比对编辑前后的图片，确保题目本身没有被意外改变。

完成这三步之后，改造好的图片才被送给视频模型，视频模型生成一段演示视频，最后由一个"裁判"（自动评分模块）判断答案是否正确。

整个流程的设计理念是：始终对题目的逻辑内容保持零干扰，只在视觉表现层面做文章。就像把同一道数学题从手写板书抄到打印稿上——题目没变，但读者的阅读体验变了。

三、用一道经典物理题检验效果

研究团队选择的第一个测试场景是一个叫做VPCT的数据集。这个数据集的设定很直观：屏幕上有一张草图，一个白色圆圈从顶端出发，沿着几条斜线（代表障碍物）往下滑落，最终落入底部三个容器之一。题目要求预测圆圈会落入哪个容器。

原始版本完全是抽象的线条画风格，黑色线条代表障碍物，白色圆圈代表球，没有任何质感、光影或真实物体的特征。经过视觉提示工程处理后，同样的场景被渲染成了逼真的照片：白色圆圈变成了红色台球，黑色线条变成了实木搁板，整个场景看起来就像一个真实存在的台球滚落展架的实验装置。

研究团队用多个视频模型测试了这个改变的效果，结果相当显著。以开源模型Wan2.2为例，在原始草图条件下，它的正确率接近随机猜测水平（随机猜测三选一的概率是33.3%），英文提示版本的正确率只有32.4%。换成逼真图片后，同一个模型的正确率稳定地超过了随机水平，达到40%以上。对于Google自家的Veo 3.1模型，改变更加明显：原始草图下正确率是41.3%，换成逼真图片后直接跳升到59.3%，提升了整整18个百分点。另一个模型Omni Flash则从56.3%上升到67.5%。

为了验证真正起作用的是"写实感"而非"立体感"，研究团队还专门做了一组对照实验：他们制作了一批看起来有立体感但纹理完全不真实（比如棋盘格纹理、荧光色拼接）的图片。结果几乎所有模型在这种"假3D"条件下的表现，与原始草图相比没有显著差异。这说明让模型变聪明的不是3D效果本身，而是真实材质、真实光影带来的写实感。

四、让机器自动找到最好的"视觉外衣"

手动设计一套合适的图片改造方案是可行的，但这需要人对模型有一定的了解，也比较费时。更理想的情况是让整个过程自动完成。研究团队测试了两种不同的自动化策略。

第一种策略叫做"自由发挥构想"。简单说，就是让一个AI（Gemini 3.1 Pro）在没有任何预设框架的情况下，自由地为每个任务想出新的视觉呈现方案。为了保证多样性，每次生成新方案时，AI都能看到之前已经提出过的所有方案，从而避免重复。研究团队对六个不同的视觉推理任务各自生成了20种不同的图片变体，再用这些变体测试Veo 3.1的表现。

实验覆盖的任务包括：上文提到的物理滚球预测（VPCT）、四种不同难度的迷宫求解（从5×5的简单方格迷宫到形状不规则的复杂迷宫）、停车场解谜（RushHour，需要移动挡路的车辆让目标车辆出场）、视觉搜索（在一堆干扰物中找出两个符合特定颜色和形状条件的目标）、数字排序（让数字按从小到大的顺序逐一消失），以及连点成线（用线连接颜色相同的两个圆点）。

在这些任务上，自动生成的视觉变体带来的错误减少率非常可观。以数字排序任务为例，最好的一个图片变体让错误率降低了70%。停车场解谜的某些变体让错误率降低了75%。迷宫求解在某些难度级别上也取得了超过40%的错误减少率。不同的任务有不同的"最优视觉风格"——停车场解谜在被改造成"阳极氧化铝金属拼图盒"风格时表现最好，而迷宫在被渲染成"街机游戏屏幕截图"风格（画面有细微的像素纹理）时效果最佳。

第二种策略叫做"逐步概念编辑"（ACE）。与第一种策略的"整体换风格"不同，这种方法更像是一个外科医生：每次只改变图片中的一个元素，比如换掉背景颜色，或者给数字加上边框，然后观察效果，再决定下一步改什么。整个探索过程像一棵树：从原始图片出发，每一次编辑都是一个分支，效果好的分支继续延伸，效果差的分支剪掉。

ACE方法还有一个重要特点：它能从实验结果中总结出规律，形成所谓的"规程"，然后用这套规程指导后续的搜索。比如对于数字排序任务，模型总结出了几条反复奏效的原则：高对比度的深色背景能帮助模型聚焦在前景元素上；给每个数字加上几何边框能增强视觉定位；把平面元素改成有质感的3D风格（比如黑板粉笔字）能提升物体在时间维度上的稳定性。研究团队特别指出，这些有效策略往往需要组合使用才能发挥最大效果，单独使用任何一个效果都更有限。

相比之下，被反复证明无效甚至有害的操作包括：给物体添加高反光的金属材质（因为这种材质会在视频帧之间引入不稳定的光影变化）、过度加粗字体（会让数字边界模糊）、以及把颜色调得过于鲜艳饱和（反而会分散模型的注意力）。

两种策略各有优劣。自由发挥构想更省计算资源，适合快速探索；逐步概念编辑更精细，在某些困难任务上能找到更好的单样本解决方案。数字排序任务在ACE方法下甚至达到了100%的错误减少率。

五、视觉提示工程与其他提升策略的横向比较

研究团队不仅测试了视觉提示工程本身的效果，还把它与另外两种常见的性能提升策略进行了直接比较：反复生成视频然后投票（也叫"自洽性"方法），以及直接改写文字提示词。

先看与反复生成的比较。这种策略的逻辑是：同一道题生成多个答案，然后用多数票决定最终答案，就像让多个陪审员独立投票一样。研究团队在VPCT任务上让Veo 3.1反复生成20次并投票，正确率从41.3%上升到50%，提升了大约8.7个百分点。而使用一次视觉提示工程处理过的图片，仅用单次生成就已经达到59.3%，比20次反复生成还高出将近10个百分点。

更有趣的是，这两种策略并不互斥，可以叠加使用。在改造过的逼真图片上再做20次投票，最终正确率达到了68%，比原始草图加20次投票（50%）高出18个百分点。

从成本角度看，这种比较更加鲜明。生成一段8秒的视频需要大约3.2美元，而完成一次视觉提示工程（包含5个候选图片的生成和过滤）只需要大约0.4美元，不到视频生成费用的八分之一。这意味着在相同的预算下，把钱花在探索更多视觉变体上，比把钱花在生成更多视频上效率更高。研究数据显示，对于同等预算，最优策略通常是尽可能多地探索不同的视觉变体，每个变体只生成一次视频，而不是针对同一个视觉变体反复生成。

再看与文字提示工程的比较。研究团队用同样的自动化框架，分别生成了20个图片变体和20个文字提示变体，在四个任务上进行了直接对比。结论是：两种策略都有效，但视觉提示工程在多数任务上表现更好。以视觉搜索任务为例，最好的图片变体让正确率从4%跳升到62%，而最好的文字变体只能达到12%。数字排序任务上，最好的图片变体达到76%，最好的文字变体达到86%，这是少数几个文字策略更优的案例之一。

值得一提的是，研究团队还尝试了同时修改图片和文字的联合优化，但结果没有比单独修改图片更好。研究者推测，这可能是因为联合优化增加了搜索难度，生成的方案反而不如专注于单一维度精雕细琢来得有效。

六、视频模型为什么喜欢真实感

现在回到最根本的问题：为什么视觉提示工程会有效？研究团队通过一个精心设计的实验给出了直观的解释。

他们创建了一个逐步递进的视觉改造序列，从一个纯粹抽象的合成场景出发，每次只往"真实"方向走一小步。起点是两个彩色圆点和两条虚线，代表两个物体沿各自路径移动到交汇点。第一步改造：把虚线换成铁路轨道，但圆点保持不变。第二步：把圆点换成火车车厢模型，但背景仍然是白色。第三步：加上真实的绿色草地背景，整个场景看起来就像一段真实的俯拍铁路视频。

在每个阶段，研究团队都让Veo 3.1生成100段视频，然后由真人评估员判断生成的视频是否"场景连贯"（即物体没有凭空消失、没有随机变形、没有莫名其妙地改变外观）。结果沿着这条改造路径单调递增：纯抽象场景的连贯性得分是0%，加上铁路轨道后是11%，换上火车车厢后是24%，加上真实草地背景后是59%。每一小步朝真实感迈进，都直接对应着视频模型生成质量的提升。

这个结果指向一个清晰的机制：在真实场景中，视频模型"知道"物体应该怎么运动，因为这类场景在训练数据里出现过无数次，物理规律是隐含在训练记忆里的。但在抽象场景中，模型没有足够的"记忆"可以依赖，只能靠"猜"，而猜出来的结果往往是物体随机出现、消失或变形——这对任何需要追踪物体状态的推理任务都是致命的干扰。视觉提示工程的本质，就是把任务从模型陌生的视觉语言翻译到模型熟悉的视觉语言。

七、这套方法并非对所有AI模型都适用

研究团队还做了一组补充实验，测试视觉提示工程是否同样能提升图像生成模型的推理能力。他们选用了两个版本的Nano Banana（Gemini系列的图像生成模块），让这些模型直接从VPCT的图片预测球会落入哪个桶，答案可以是一张图片（画出球落入某个桶的场景），也可以是一段文字（直接说"左边"、"中间"或"右边"）。

结果出现了一个有趣的分化。对于图像生成模型，视觉提示工程带来的提升要么微弱，要么甚至是负面的。Nano Banana Flash在图像输出模式下，换用逼真图片后正确率反而从37%下降到21%。但同一个模型切换到文字输出模式，在原始草图上的正确率就达到了58%。

这个结果揭示了一个重要的区别：图像生成模型在训练中接触过各种风格的图片，包括抽象风格和写实风格，因此对它们来说抽象草图并不陌生，视觉提示工程的"翻译价值"就要小得多。而视频模型的训练数据几乎清一色是真实世界的视频，抽象草图对它们而言是真正陌生的领域。视觉提示工程能发挥作用，正是因为它弥补了输入格式与模型训练分布之间的那道鸿沟。当那道鸿沟本来就不存在时，VIPE自然也就无用武之地。

此外，研究团队还发现了一个值得关注的现象：虽然Gemini 3.1 Pro作为纯文字视觉问答模型，在VPCT原始数据集上能达到96%的超高正确率，但当研究团队把桶翻转过来倒置时，正确率立刻崩溃到4%。更关键的是，这个模型能准确识别出桶是倒置的，但仍然会告诉你球会"落入"某个倒置的桶——它理解视觉信息，却无法把这个信息与物理常识正确结合。这说明当前的视觉语言模型在VPCT上的高分，很可能来自某种视觉统计捷径，而非真正的物理推理能力。

八、研究者留给整个领域的建议

基于上述发现，研究团队提出了一个在学术评估层面颇具实践意义的建议：在用视觉推理基准评测视频模型时，如果评测集本身是抽象的、非写实的，那么测出来的成绩往往只是模型真实能力的下限，而非真实水平。就像不能用让鱼在陆地上爬行的测试来评估鱼的运动能力一样，用抽象草图来评估视频模型的推理能力，本质上是在用错误的测试环境得出偏低的结论。

研究团队建议：只要技术条件允许，评测者应该主动用视觉提示工程把抽象测试场景转化为写实场景，然后再测试模型能力。这样得到的结果才能更真实地反映模型的内在推理潜力。当然，研究团队也坦承，模型对视觉风格如此敏感本身就是一个需要被修正的问题——理想中的模型应该能够在任何视觉风格下都表现稳定，不需要用户帮它"换衣服"才能正常工作。这与早期语言模型对措辞高度敏感的问题如出一辙，当年人们发现"Obama worked as a ___"和"Obama is a ___ by profession"会得到截然不同的填充结果，如今类似的敏感性正在视觉模态上重演。

归根结底，这项研究想传递的信息并不复杂：对于当前的视频生成模型，你给它看的图片长什么样，会极大地影响它能解出多少题。这个发现既是一个可以立即利用的实践技巧，也是一个提醒——在我们庆祝AI推理能力取得新高分之前，也许应该先问一句：这个高分是在"陆地上"测出来的，还是"水里"测出来的？

Q&A

Q1：视觉提示工程（VIPE）具体是怎么改变图片的，会不会改变题目本身？

A：VIPE的核心原则是只改视觉风格，不改题目逻辑。举个例子，原来的物理题里有一个白色圆圈和几条黑色斜线，VIPE会把圆圈改成真实的红色台球，把斜线改成实木货架，但障碍物的数量、角度、位置完全不变。题目依然是那道题，只是看起来更真实了。整个过程会有一个过滤步骤，由AI（Gemini 3.1 Pro）仔细核查改造前后是否有逻辑变化，确保题目没有被意外修改。

Q2：视觉提示工程和多次重复生成视频相比，哪种更划算？

A：视觉提示工程更划算。以VPCT物理推理任务为例，生成一段8秒视频约需3.2美元，而完成一次包含5个候选图片的视觉提示工程只需约0.4美元，不到视频生成费用的八分之一。实验数据显示，在相同预算下，把钱花在探索更多不同的视觉变体上，比反复生成同一张图片的视频效率更高。当然两种方法也可以叠加使用，效果会进一步提升。

Q3：视频模型为什么在写实图片上表现更好，在草图上表现更差？

A：视频模型是用海量真实世界视频训练出来的，它的"记忆"里充满了真实场景里物体的运动规律。当它面对写实图片时，能调用这些记忆预测物体怎么动；面对抽象草图时，它没有足够的参考，只能乱猜，结果就是视频里物体随机消失、变形，根本没法正确推理。研究团队通过实验证实，每向真实感迈进一小步，模型生成的视频连贯性就会明显提升，从0%一路升到59%。