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title: "GenCeption Review"
created: 2026-07-13
type: review
paper: "genception-video-vision-2026"
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# GenCeption Review — Video Generation as General-Purpose Vision Pre-training

📌 **基本信息**
- 论文：Video Generation Models are General-Purpose Vision Learners
- arXiv: 2607.09024
- 发表：2026-07-10（ECCV 2026）
- 作者：Google DeepMind + Toronto + UCL + Oxford + MIT + Lund
- 项目：genception.github.io

🎯 **核心概念**

1. **[[video-generation-pretraining|视频生成预训练]]** — CV 的"next-token prediction 等价物"，同时满足时空+VL+规模化三条件
2. **[[feed-forward-diffusion|前馈扩散]]** — 将多步迭代 DiT 改造为单步感知模型（t=0 + velocity 取反）
3. **[[unified-task-representation|统一任务表示]]** — 所有稠密任务映射到 3 通道 RGB；稀疏任务通过 [[learnable-tokens-sparse|可学习 token]]
4. **[[three-imperatives-vision|通用视觉三条件]]** — 统一评估预训练范式的分析框架
5. **[[data-driven-task-specification|数据驱动任务规约]]** — 架构固定，任务差异仅体现在数据格式

🔗 **概念网络**
- **核心连接**：视频生成预训练 → 前馈扩散 → 统一表示 → 数据驱动规约
- **工具概念**：[[rothko-raymap|Rothko Raymap]]（相机光线→RGB）、[[diffusion-as-feature-extractor|扩散特征提取]]（DiT→feature extractor）
- **涌现现象**：[[sim-to-real-transfer-vision|Sim-to-Real 迁移]]（合成人→真实动物/机器人）

📚 **Wiki 集成**
- 新增页面：10 个（1 paper + 8 核心概念 + 1 辅助 + 1 review）
- 纯 CV 领域新概念，与现有 Agent 知识网络无明显交叉

💡 **关键洞察**

1. **NLP 的 next-token prediction → CV 的 video generation**：这是理论上的对称类比，但实践上有力的证据——视频生成天然内化时空+VL+规模化
2. **"Everything is a pixel map"**：与 LLM 的 "everything is a string" 同构的设计哲学——统一表示空间是 scaling 的关键
3. **Sim-to-real 零样本泛化**：7,500 段合成人视频 → 理解动物/机器人的 3D 结构，暗示视频生成学到的远不止表面外观
