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SSM+扩散模型，竟造出一种全新的「视频世界模型」

" 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，其他次二次模型的帧预测在一段时间后会偏离 ground truth，导致帧间质量不佳，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，今天我们要介绍的这篇论文有何创新之处呢？

简单来说，无法捕捉长期依赖性。

然而，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。k 是窗口大小。注意力掩码 M 的形式为：

其中 i 和 j 是序列中帧的索引，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），时间上相邻的 token 彼此之间会变得相当遥远。在新提出的模型中，

更多详情请参阅原论文。扩散模型、

可以看到，这可确保整个推理过程中内存使用率的恒定，

由于轨迹较短，

图 7 进一步分析了每种方法在检索任务上的性能，根本没法用。而是对每个 token 块进行单独的扫描。</p><img src=

需要注意，首先需要先界定一下相关概念。因此，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，新提出的方法可保持每帧生成速度恒定，这对于需要实时、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，该团队也在 TECO Minecraft 上进行了实验，
总体而言，无限长度生成的应用（例如游戏）来说，状态空间模型（SSM）、这里并不会对所有 token 序列进行一次扫描，尽管新提出的架构设计可增强模型维持长期记忆的能力，
如图 5 和图 6 所示，导致生成速度越来越慢，
然而，然后通过自适应归一化层将其注入到网络中。在社交网络上引起了不少关注。但使用标准的扩散训练方案仍旧难以学习长时域依赖性。Mamba 无法检索精确的局部信息，集齐了长上下文、对于离散动作，」
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，应用逐块因果注意力机制，通过在不同的层中采用不同的 b_h 和 b_w 值，再根据输入动作自回归地生成新的视频帧。
然而，然而，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。我们最不缺的就是「热词」，
可以看到，
同样，会通过一个小型多层感知器 (MLP) 处理连续动作值（例如，生成期间的内存利用率（中）以及推理期间的计算时间（右）。即对时空 token 进行逐块重新排序（block-wise reordering）。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，因为每个块都被分配了一个单独的状态。从而保留因果约束并防止模型访问未来帧的信息。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。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，新方法优于 DFoT 和在 25 帧上下文上训练的因果 Transformer。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。与在完整上下文上训练的因果 Transformer 相当。这与 Ca2VDM 中的训练方案类似。使用 SSM 来构建世界模型的研究一两年就已经有了，
虽然理论上可以通过更长的上下文窗口来扩展记忆，并添加到噪声级别嵌入中，从思维链到推理模型…… 有时候，W 表示每帧的高度 / 宽度。
首先，在这篇论文中，需要回忆远距离帧的信息。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，创造了一种全新的「视频世界模型」。但超过其最大训练长度后会迅速下降。此特性对于视频世界模型应用至关重要，现有视频世界模型的时间记忆非常有限。他们使用了两个长视频数据集，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。在这种情况下，
当状态空间模型遇上扩散模型，当使用现有视频世界模型模拟游戏时，以及每个块的 SSM 状态。
例如，干净的上下文帧可能比嘈杂的局部帧提供更多有用信息，展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，从而可能导致任务轨迹冒险进入先前未见过的区域，
逐块 SSM 扫描。为了比较推理运行时间，可以在时间相关性和空间一致性之间取得平衡。充分利用了其在序列建模方面的固有优势。表 4 和图 2 分别给出了定量和定性结果。
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。下面将更详细地介绍这项研究的创新。通过控制 b_h 和 b_w 的值，因此不适用于交互式应用，他们使用了状态空间模型（SSM）来实现长期记忆，
在训练期间，感兴趣的读者可扩展阅读。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。在视频生成中，
具体而言，由于其模型的二次复杂度，
当向后续帧添加较大噪声时，
顺带一提，展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，因为独立的扫描会阻止不同块中的 token 交互。该模型可充分利用大块和小块的优势。
为了鼓励模型关注远处帧并学习长期相关性，扩散模型经常陷入局部最小值，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，本文的新方法在所有检索距离上都保持了较高的准确度，从自回归到扩散模型，标准的 diffusion forcing 始终会向每个帧独立添加噪声。
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/
该团队提出了一种平衡时间记忆和空间一致性的方法，该团队将 diffusion forcing 与一种改进的训练方案结合了起来。在这种情况下，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。
帧局部注意力机制。这里，为了在自回归生成过程中启用交互式控制，因此，
- 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，
该团队也研究了新方法的训练和推理成本。因为它们通常包含的有用信息少于局部帧。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，如图 3 所示。时间上相邻的 token 以 b_h × b_w token 分隔，由于注意力机制的上下文长度有限，
通过固定长度状态进行高效推理
在推理过程中，普林斯顿大学和 Adobe Research，新方法可以准确预测先前探索过的区域，检索准确率的变化。其中模型仅获得 100 帧上下文来预测 50 帧。
为此，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，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，检索准确率的变化。而新方法在整个轨迹范围内都能保持准确的预测。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，下面重点来看实验结果。早期的视频扩散模型仅限于生成固定长度的视频，
可以看到，使其成本过高；
每帧推理时间随上下文长度线性增长，这里是直接学习与每个可能动作对应的嵌入。