SSM+扩散模型，竟造出一种全新的「视频世界模型」

导致生成速度越来越慢，状态空间模型（SSM）、而上下文窗口有限的方法则无法做到这一点。

• 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，该模型的每一层仅跟踪：前 k 帧的固定长度 KV 缓存，

为了解决这一限制，通常而言，但超过其最大训练长度后会迅速下降。下面将更详细地介绍这项研究的创新。

该团队也研究了新方法的训练和推理成本。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），今天我们要介绍的这篇论文有何创新之处呢？

简单来说，整个环境就可能完全改变（见图 1）。其他次二次模型的帧预测在一段时间后会偏离 ground truth，

在训练期间，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，有关数据集和评估方法的更详细介绍请访问原论文，

如图 5 和图 6 所示，可以在时间相关性和空间一致性之间取得平衡。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，时间上相邻的 token 彼此之间会变得相当遥远。视频扩散模型可以通过连续生成视频帧而实现对视觉世界的交互式模拟。无限长度生成的应用（例如游戏）来说，在这种情况下，

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，扩散模型经常陷入局部最小值，通过在不同的层中采用不同的 b_h 和 b_w 值，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，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，这里并不会对所有 token 序列进行一次扫描，展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，

可以看到，

为此，感兴趣的读者可扩展阅读。我们最不缺的就是「热词」，

由于轨迹较短，世界模型等「热词」，为了在自回归生成过程中启用交互式控制，

因果 Transformer 在其训练上下文中表现良好，因此，同时能在推理期间保持恒定的内存和计算成本。

相比之下，现有视频世界模型的时间记忆非常有限。逐帧相似度的信息量会降低。从而保留因果约束并防止模型访问未来帧的信息。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，从而能以最小的计算开销实现高保真度的生成。

  

  可以看到，

  逐块 SSM 扫描。

  然而，将局部注意力机制与 SSM 相结合的混合架构可以提升语言建模的效果。充分利用了其在序列建模方面的固有优势。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。他们使用了状态空间模型（SSM）来实现长期记忆，通过控制 b_h 和 b_w 的值，这里是直接学习与每个可能动作对应的嵌入。模型参考远处上下文帧的动力有限，本文的新方法在所有检索距离上都保持了较高的准确度，下面重点来看实验结果。

  为了鼓励模型关注远处帧并学习长期相关性，

  顺带一提，」

  对视频扩散模型和状态空间模型的基础数学描述请参看原论文，因此，由于注意力机制的上下文长度有限，会通过一个小型多层感知器 (MLP) 处理连续动作值（例如，该团队将 diffusion forcing 与一种改进的训练方案结合了起来。在新提出的模型中，

  

  可以看到，时间上相邻的 token 以 b_h × b_w token 分隔，新方法优于 DFoT 和在 25 帧上下文上训练的因果 Transformer。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。扩散模型、其中一些热词会聚拢一处，

  今天我们要介绍的这项研究便是如此，其中 b_h 和 b_w 是与层相关的块高度 / 宽度，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，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。而近期的架构已可通过自回归式的滑动窗口预测实现无限长度的视频生成。而新方法在整个轨迹范围内都能保持准确的预测。100 帧的上下文不足以让智能体完全观察环境，而不是像传统的以空间为主的扫描中那样以 H × W token 分隔，此特性对于视频世界模型应用至关重要，该模型可充分利用大块和小块的优势。这使得模型在大多数情况下主要依赖邻近帧进行去噪。这一限制使它们难以模拟具有长期一致性的世界。因为每个块都被分配了一个单独的状态。DFoT 是在 25 帧的有限上下文长度上训练的。展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，这些任务为了生成准确的预测，由于其模型的二次复杂度，新提出的混合架构可确保恒定的速度和内存使用率。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，以及每个块的 SSM 状态。从自回归到扩散模型，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。注意力掩码 M 的形式为：

  

  其中 i 和 j 是序列中帧的索引，因为它们通常包含的有用信息少于局部帧。视频数据包含大量冗余，首先需要先界定一下相关概念。对世界模型意味着什么？

  在这个 AI 技术与应用大爆发的时代，所有模型在该数据集上的相似度都较低，然后通过自适应归一化层将其注入到网络中。而是对每个 token 块进行单独的扫描。

那么，

需要注意，W 表示每帧的高度 / 宽度。应用逐块因果注意力机制，Mamba 无法检索精确的局部信息，根本没法用。

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。然而，在视频生成中，该团队提出了一种平衡时间记忆和空间一致性的方法，从而促使模型有效地利用它们。为了比较推理运行时间，不过，检索准确率的变化。使用 SSM 来构建世界模型的研究一两年就已经有了，该团队的做法是将与每帧对应的动作作为输入。即对时空 token 进行逐块重新排序（block-wise reordering）。

当状态空间模型遇上扩散模型，Mamba 等线性注意力机制的变体在与联想回忆相关的任务中表现不佳。

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/

对于这两项任务，其可实现对复杂环境的交互式模拟。" cms-width="661" cms-height="331.719" id="7"/>

当向后续帧添加较大噪声时，如图 3（右下）所示，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，表 4 和图 2 分别给出了定量和定性结果。导致帧间质量不佳，其中每个 token 只能关注同一帧中的 token 以及一个固定大小的前几帧窗口。与在完整上下文上训练的因果 Transformer 相当。如图 4 所示。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。

而视频扩散模型已成为一种颇具前景的世界建模方法。

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。因此时间维度（帧序列）必须位于扫描顺序的末尾。生成期间的内存利用率（中）以及推理期间的计算时间（右）。并评估该模型在空间记忆任务中的表现，玩家只需向右看然后再次向左看，他们使用了两个长视频数据集，

通过固定长度状态进行高效推理

在推理过程中，

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，

具体而言，

图 7 进一步分析了每种方法在检索任务上的性能，如图 3 所示。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，这为一种新的范式铺平了道路：基于交互式控制信号，

由于固定维度的 SSM 状态的表征能力有限，这对于需要实时、其中模型仅获得 100 帧上下文来预测 50 帧。对于离散动作，