近年来，人工智能技术的快速发展促使研究者将原本用于文本和语音数据的时序模型迁移至图像序列处理领域。尽管图像、语音与视频均具有时间维度，但图像序列的连续性建模更为复杂，涉及空间结构变化、物体运动轨迹捕捉及上下文理解等关键问题。

时序模型，尤其是RNN、LSTM以及Transformer，是否具备处理图像序列的能力？这一问题值得深入探讨。所谓“图像序列”，通常指由多个连续帧组成的视频或动画，帧间存在细微却关键的变化。因此，建模任务的核心在于如何准确捕捉这些变化并保持对整体语境的理解。

传统CNN擅长提取单帧的空间特征，但在时序建模方面表现有限。为此，研究者尝试将其与时序模型结合，例如先用CNN提取每帧特征，再通过RNN或LSTM进行序列建模，该方法在视频动作识别和字幕生成中取得一定成效。

然而，核心问题仍是：时序模型本身是否能够理解图像序列的连续性？尽管RNN通过隐藏状态传递实现短期记忆，但在高维图像特征与长序列输入下易出现梯度消失问题。LSTM与GRU虽引入门控机制缓解长期依赖难题，但在多对象追踪、动作预测等复杂任务中仍显不足。

Transformer凭借自注意力机制与并行计算优势，在自然语言处理领域大放异彩，并逐渐被应用于视频建模，如Video Transformer和TimeSformer。它们通过分块处理图像并将时间维度作为序列扩展，提升了图像序列建模能力。不过，Transformer也面临计算复杂度高、训练成本大等问题，且缺乏局部归纳偏置，难以高效处理低层次视觉信息。

此外，图像序列的连续性不仅体现在时间推进上，更涉及语义连贯性与逻辑推理能力。例如，人物动作可能跨越多个帧，模型需理解其逐步展开的过程。为提升时序理解能力，研究者引入外部记忆模块、强化学习策略与因果推理机制，以挖掘深层行为动机与事件因果关系。

数据标注与训练方式也是关键因素。图像序列任务通常依赖大量带有时序标签的数据，而现实中这类数据稀缺。因此，无监督或弱监督方法如对比学习与掩码重建正成为研究热点。

综上所述，尽管时序模型在图像序列处理方面取得进展，但仍面临诸多挑战。未来方向包括构建高效混合模型、引入更强归纳偏置及探索合理训练策略。对于相关从业者而言，全面认识这些模型的本质能力，是推动图像序列建模技术发展的前提。