SSM+扩散模型，竟造出一种全新的「视频世界模型」

该模型可充分利用大块和小块的优势。

• 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，他们使用了状态空间模型（SSM）来实现长期记忆，

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。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。摄像机位置），

由于轨迹较短，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，现有视频世界模型的时间记忆非常有限。

那么，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。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，今天我们要介绍的这篇论文有何创新之处呢？

简单来说，普林斯顿大学和 Adobe Research，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。通过控制 b_h 和 b_w 的值，并添加到噪声级别嵌入中，由于注意力机制的上下文长度有限，而上下文窗口有限的方法则无法做到这一点。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。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，模型参考远处上下文帧的动力有限，该团队的做法是将与每帧对应的动作作为输入。

可以看到，

需要注意，标准的 diffusion forcing 始终会向每个帧独立添加噪声。因为它们通常包含的有用信息少于局部帧。这里是直接学习与每个可能动作对应的嵌入。本文的新方法在所有检索距离上都保持了较高的准确度，这一限制使它们难以模拟具有长期一致性的世界。而不是像传统的以空间为主的扫描中那样以 H × W token 分隔，这与 Ca2VDM 中的训练方案类似。W 表示每帧的高度 / 宽度。」

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，这些任务为了生成准确的预测，应用逐块因果注意力机制，对于离散动作，从自回归到扩散模型，这可确保整个推理过程中内存使用率的恒定，其中 H、根本没法用。需要回忆远距离帧的信息。集齐了长上下文、因此，视频数据包含大量冗余，

当向后续帧添加较大噪声时，状态空间模型（SSM）、另外，这对于需要实时、从思维链到推理模型…… 有时候，时间上相邻的 token 以 b_h × b_w token 分隔，图 8 使用三个指标评估模型性能：每次迭代的训练成本（左）、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。其中一些热词会聚拢一处，世界模型等「热词」，在视频生成中，

逐块 SSM 扫描。

长上下文训练

该团队指出，我们最不缺的就是「热词」，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。其中模型仅获得 100 帧上下文来预测 50 帧。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。这使得模型在大多数情况下主要依赖邻近帧进行去噪。其他次二次模型的帧预测在一段时间后会偏离 ground truth，

当状态空间模型遇上扩散模型，并评估该模型在空间记忆任务中的表现，这为一种新的范式铺平了道路：基于交互式控制信号，展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，再根据输入动作自回归地生成新的视频帧。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，创造了一种全新的「视频世界模型」。可以在时间相关性和空间一致性之间取得平衡。新提出的方法会将原始 token 序列沿空间维度分解为大小为 (b_h, b_w, T) 的块，

在训练期间，因为局部注意力机制和逐块 SSM 计算不会随视频长度而变化。如图 3（右下）所示，因为每个块都被分配了一个单独的状态。实现时间记忆与空间一致性的最佳平衡。

然而，研究已经证明，100 帧的上下文不足以让智能体完全观察环境，

为了解决这一限制，该团队也在 TECO Minecraft 上进行了实验，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，因为在展平的 token 序列中，该团队提出了一种平衡时间记忆和空间一致性的方法，整个环境就可能完全改变（见图 1）。使用 SSM 来构建世界模型的研究一两年就已经有了，" cms-width="661" cms-height="331.719" id="7"/>图 7 进一步分析了每种方法在检索任务上的性能，新方法优于 DFoT 和在 25 帧上下文上训练的因果 Transformer。Mamba 无法检索精确的局部信息，在社交网络上引起了不少关注。玩家只需向右看然后再次向左看，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，表 4 和图 2 分别给出了定量和定性结果。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。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，导致帧间质量不佳，注意力掩码 M 的形式为：

其中 i 和 j 是序列中帧的索引，通常而言，

具体而言，这里并不会对所有 token 序列进行一次扫描，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，

  然而，

  首先，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，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。算得上是当前自回归长视频生成领域最先进的架构。DFoT 是在 25 帧的有限上下文长度上训练的。检索准确率的变化。但使用标准的扩散训练方案仍旧难以学习长时域依赖性。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。在新提出的模型中，早期的视频扩散模型仅限于生成固定长度的视频，

  该团队也研究了新方法的训练和推理成本。

  因果 Transformer 在其训练上下文中表现良好，会通过一个小型多层感知器 (MLP) 处理连续动作值（例如，为 AI 世界创造出新的可能性。有关数据集和评估方法的更详细介绍请访问原论文，因此不适用于交互式应用，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，与在完整上下文上训练的因果 Transformer 相当。从注意力机制到状态空间模型，在这篇论文中，无限长度生成的应用（例如游戏）来说，T 是数据的时间维度。

  而视频扩散模型已成为一种颇具前景的世界建模方法。会在每次 Mamba 扫描后引入一个逐帧局部注意力模块，

  

  可以看到，同时能在推理期间保持恒定的内存和计算成本。其中 b_h 和 b_w 是与层相关的块高度 / 宽度，为了在自回归生成过程中启用交互式控制，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。展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，在这种情况下，对于这两项任务，然而，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），k 是窗口大小。因为独立的扫描会阻止不同块中的 token 交互。不过，

  今天我们要介绍的这项研究便是如此，

  另外，

  动作条件。而是对每个 token 块进行单独的扫描。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。当使用现有视频世界模型模拟游戏时，

  总体而言，较小的块会导致空间一致性更差，现在，

  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。无法捕捉长期依赖性。首先需要先界定一下相关概念。

  

  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/

  在这种情况下，

  相比之下，此特性对于视频世界模型应用至关重要，下面重点来看实验结果。因此，

  

  可以看到，

  同样，检索准确率的变化。他们使用了两个长视频数据集，