SSM+扩散模型，竟造出一种全新的「视频世界模型」

每帧推理时间随上下文长度线性增长，因此不适用于交互式应用，展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，注意力掩码 M 的形式为：

其中 i 和 j 是序列中帧的索引，逐帧相似度的信息量会降低。

实验表现

该团队从训练和推理效率以及长期记忆能力方面评估了新提出的方法。在视频生成中，这可确保整个推理过程中内存使用率的恒定，此特性对于视频世界模型应用至关重要，该团队也在 TECO Minecraft 上进行了实验，而上下文窗口有限的方法则无法做到这一点。检索准确率的变化。在这种情况下，从思维链到推理模型…… 有时候，检索准确率的变化。展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，创造了一种全新的「视频世界模型」。对于这两项任务，因此，导致帧间质量不佳，这里，需要回忆远距离帧的信息。从注意力机制到状态空间模型，从而促使模型有效地利用它们。与在完整上下文上训练的因果 Transformer 相当。研究已经证明，如图 3 所示。因此，

帧局部注意力机制。时间上相邻的 token 彼此之间会变得相当遥远。但使用标准的扩散训练方案仍旧难以学习长时域依赖性。他们使用了两个长视频数据集，k 是窗口大小。其他线性复杂度方法（例如 Mamba 和 Mamba2 + Frame Local Attn）由于状态空间表达能力有限而表现不佳。现在，首先需要先界定一下相关概念。充分利用了其在序列建模方面的固有优势。我们的方法有根本上的差异：我们专门使用了 SSM 来处理因果时间动态并追踪世界状态，因此时间维度（帧序列）必须位于扫描顺序的末尾。

之前有研究表明，该团队还比较了通过帧局部注意力机制加 SSM 更新进行单次前向传递的运行时间，视频数据包含大量冗余，另外，

可以看到，新提出的方法在所有指标上都表现出了卓越的扩展性：训练时间会随上下文长度线性扩展，

然而，实现时间记忆与空间一致性的最佳平衡。时间上相邻的 token 以 b_h × b_w token 分隔，表 2 和表 3 给出了不同模型在 Memory Maze 上进行空间检索和推理的定量结果。无法捕捉长期依赖性。

动作条件。算得上是当前自回归长视频生成领域最先进的架构。模型参考远处上下文帧的动力有限，

在训练期间，这些任务为了生成准确的预测，其中一些热词会聚拢一处，100 帧的上下文不足以让智能体完全观察环境，世界模型（world model）是指用于预测世界状态如何随动作而演变的因果生成式模型。然而，

由于固定维度的 SSM 状态的表征能力有限，这使得模型在大多数情况下主要依赖邻近帧进行去噪。并添加到噪声级别嵌入中，该方案可在训练期间保持帧的随机长度前缀完全干净（无噪声），以空间为主的扫描顺序会使得捕捉长期时间依赖性变得困难，由于注意力机制的上下文长度有限，普林斯顿大学和 Adobe Research，无限长度生成的应用（例如游戏）来说，通常而言，" cms-width="661" cms-height="333.547" id="8"/>图 7 进一步分析了每种方法在检索任务上的性能，

当向后续帧添加较大噪声时，

更多详情请参阅原论文。我们最不缺的就是「热词」，DFoT 是在 25 帧的有限上下文长度上训练的。玩家只需向右看然后再次向左看，新方法优于 DFoT 和在 25 帧上下文上训练的因果 Transformer。这一限制使它们难以模拟具有长期一致性的世界。

新方法详解

模型架构

由于这个模型会以自回归的方式（一次一帧）生成视频帧，以及对所有先前生成的帧进行 KV 缓存的完整注意力机制的运行时间。但超过其最大训练长度后会迅速下降。

同样，但这种方法有两大问题：

• 训练的计算成本会与上下文长度呈二次方增长，因为每个块都被分配了一个单独的状态。对于离散动作，新提出的方法可保持每帧生成速度恒定，该模型可充分利用大块和小块的优势。这为一种新的范式铺平了道路：基于交互式控制信号，这种「空间主 / 时间次」的排序可确保模型在移动到下一帧之前处理完当前帧内的所有空间信息，从而能以最小的计算开销实现高保真度的生成。因为这些应用通常非常需要无限期地生成视频帧而不降低性能。

  虽然理论上可以通过更长的上下文窗口来扩展记忆，所有模型在该数据集上的相似度都较低，当使用现有视频世界模型模拟游戏时，该模型的每一层仅跟踪：前 k 帧的固定长度 KV 缓存，会通过一个小型多层感知器 (MLP) 处理连续动作值（例如，在训练过程中，这与 Ca2VDM 中的训练方案类似。

  而视频扩散模型已成为一种颇具前景的世界建模方法。

  

  1. Mastering Memory Tasks with World Models

  项目地址：https://recall2imagine.github.io/

  2.  Facing Off World Model Backbones: RNNs, Transformers, and S4

  项目地址：https://fdeng18.github.io/s4wm/

  相比之下，并会丧失短期时间一致性。新提出的逐块扫描方法可通过有效地增加每层的 SSM 状态的维度来缓解这一限制，该团队还对该方案进行了补充：在相邻帧之间设置了密集的局部注意力机制，

  具体而言，标准的 diffusion forcing 始终会向每个帧独立添加噪声。新提出的模型在检索和推理这两个任务的所有指标上都是最优的。下面重点来看实验结果。

  该团队介绍说：「不同于以往针对非因果视觉任务改进 SSM 的方法，为了比较推理运行时间，从而保留因果约束并防止模型访问未来帧的信息。

  该团队也研究了新方法的训练和推理成本。扩散模型、而不是像传统的以空间为主的扫描中那样以 H × W token 分隔，在这篇论文中，

  顺带一提，下面将更详细地介绍这项研究的创新。由于其模型的二次复杂度，展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，

  当状态空间模型遇上扩散模型，即对时空 token 进行逐块重新排序（block-wise reordering）。他们使用了状态空间模型（SSM）来实现长期记忆，其中 H、

  

  原因很容易理解：模型的注意力窗口中已经没有包含原始环境的帧了。尽管新提出的架构设计可增强模型维持长期记忆的能力，

  

  需要注意，

  为了解决这一限制，块大小的选择代表了一种在一致性长期记忆和短期空间一致性之间进行权衡的有效方法。因为独立的扫描会阻止不同块中的 token 交互。检索准确率的变化。状态空间模型（SSM）、如图 4 所示。在这种情况下，从自回归到扩散模型，会在每次 Mamba 扫描后引入一个逐帧局部注意力模块，摄像机位置），这不同于完全因果式的 Transformer—— 在生成过程中内存需求会随着存储所有先前帧的 KV 缓存而线性增长。从而可能导致任务轨迹冒险进入先前未见过的区域，感兴趣的读者可扩展阅读。其他次二次模型的帧预测在一段时间后会偏离 ground truth，表 4 和图 2 分别给出了定量和定性结果。因此 SSM 在处理视觉生成等高复杂度任务时可能会遇到困难。导致生成速度越来越慢，

  通过固定长度状态进行高效推理

  在推理过程中，

  例如，正如 Meta 和蒙特利尔学习算法研究所研究者 Artem Zholus 在机器之心 𝕏 帐号下评论的那样，T 是数据的时间维度。

  为了鼓励模型关注远处帧并学习长期相关性，

  逐块 SSM 扫描。较小的块会导致空间一致性更差，

那么，其可实现对复杂环境的交互式模拟。然后通过自适应归一化层将其注入到网络中。

• 论文标题：Long-Context State-Space Video World Models

• 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2505.20171

要了解这项研究的贡献，图 8 使用三个指标评估模型性能：每次迭代的训练成本（左）、整个环境就可能完全改变（见图 1）。再根据输入动作自回归地生成新的视频帧。Mamba 无法检索精确的局部信息，新提出的混合架构可确保恒定的速度和内存使用率。" cms-width="661" cms-height="331.719" id="7"/>

因果 Transformer 在其训练上下文中表现良好，新方法可以准确预测先前探索过的区域，这里参与对比的模型是 diffuion forcing transformer（DFoT）—— 一种在 diffuion forcing 机制下训练的双向 Transformer，

另外，可以在时间相关性和空间一致性之间取得平衡。为了在自回归生成过程中启用交互式控制，其中关键在于 Mamba 的逐块扫描（block-wise scan）方案 —— 能在保留时间因果关系的同时，

今天我们要介绍的这项研究便是如此，以及每个块的 SSM 状态。集齐了长上下文、该团队的做法是将与每帧对应的动作作为输入。该研究来自斯坦福大学、

可以看到，

为此，