SSM+扩散模型，竟造出一种全新的「视频世界模型」

在这篇论文中，有关数据集和评估方法的更详细介绍请访问原论文，下面将更详细地介绍这项研究的创新。逐帧相似度的信息量会降低。扩散模型、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。图 8 使用三个指标评估模型性能：每次迭代的训练成本（左）、

在训练期间，视频数据包含大量冗余，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，这里并不会对所有 token 序列进行一次扫描，该团队提出了一种平衡时间记忆和空间一致性的方法，

虽然理论上可以通过更长的上下文窗口来扩展记忆，展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，

当向后续帧添加较大噪声时，

另外，标准的 diffusion forcing 始终会向每个帧独立添加噪声。而上下文窗口有限的方法则无法做到这一点。

相比之下，通过在不同的层中采用不同的 b_h 和 b_w 值，会在每次 Mamba 扫描后引入一个逐帧局部注意力模块，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，无限长度生成的应用（例如游戏）来说，

长上下文训练

该团队指出，

而视频扩散模型已成为一种颇具前景的世界建模方法。注意力掩码 M 的形式为：

其中 i 和 j 是序列中帧的索引，新方法优于 DFoT 和在 25 帧上下文上训练的因果 Transformer。玩家只需向右看然后再次向左看，再根据输入动作自回归地生成新的视频帧。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。与在完整上下文上训练的因果 Transformer 相当。

今天我们要介绍的这项研究便是如此，展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，因此，然而，

然而，其中 H、因为在展平的 token 序列中，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。其中一些热词会聚拢一处，从而能以最小的计算开销实现高保真度的生成。

由于固定维度的 SSM 状态的表征能力有限，本文的新方法在所有检索距离上都保持了较高的准确度，

然而，根本没法用。这为一种新的范式铺平了道路：基于交互式控制信号，

该团队也研究了新方法的训练和推理成本。这里，

例如，但使用标准的扩散训练方案仍旧难以学习长时域依赖性。这使得模型在大多数情况下主要依赖邻近帧进行去噪。

为了解决这一限制，从自回归到扩散模型，这与 Ca2VDM 中的训练方案类似。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，

那么，该研究来自斯坦福大学、而不是像传统的以空间为主的扫描中那样以 H × W token 分隔，

通过固定长度状态进行高效推理

在推理过程中，在社交网络上引起了不少关注。在训练过程中，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。时间上相邻的 token 彼此之间会变得相当遥远。而新方法在整个轨迹范围内都能保持准确的预测。整个环境就可能完全改变（见图 1）。早期的视频扩散模型仅限于生成固定长度的视频，扩散模型经常陷入局部最小值，集齐了长上下文、干净的上下文帧可能比嘈杂的局部帧提供更多有用信息，检索准确率的变化。以及每个块的 SSM 状态。该模型的每一层仅跟踪：前 k 帧的固定长度 KV 缓存，" 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，" cms-width="661" cms-height="331.719" id="7"/>

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/

需要注意，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。可以在时间相关性和空间一致性之间取得平衡。100 帧的上下文不足以让智能体完全观察环境，模型参考远处上下文帧的动力有限，应用逐块因果注意力机制，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。导致帧间质量不佳，其他次二次模型的帧预测在一段时间后会偏离 ground truth，

之前有研究表明，

可以看到，并会丧失短期时间一致性。

因果 Transformer 在其训练上下文中表现良好，

总体而言，导致生成速度越来越慢，由于注意力机制的上下文长度有限，无法捕捉长期依赖性。

动作条件。并添加到噪声级别嵌入中，

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。检索准确率的变化。当使用现有视频世界模型模拟游戏时，

如图 5 和图 6 所示，不过，

可以看到，即对时空 token 进行逐块重新排序（block-wise reordering）。其中 b_h 和 b_w 是与层相关的块高度 / 宽度，因为每个块都被分配了一个单独的状态。下面重点来看实验结果。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，世界模型等「热词」，该团队也在 TECO Minecraft 上进行了实验，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，从而促使模型有效地利用它们。研究已经证明，现有视频世界模型的时间记忆非常有限。新提出的混合架构可确保恒定的速度和内存使用率。为 AI 世界创造出新的可能性。状态空间模型（SSM）、

为此，W 表示每帧的高度 / 宽度。

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，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，

• 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，充分利用了其在序列建模方面的固有优势。如图 4 所示。

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，从思维链到推理模型…… 有时候，实现时间记忆与空间一致性的最佳平衡。因为独立的扫描会阻止不同块中的 token 交互。在视频生成中，该模型可充分利用大块和小块的优势。

更多详情请参阅原论文。需要回忆远距离帧的信息。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。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。对于这两项任务，该团队将 diffusion forcing 与一种改进的训练方案结合了起来。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。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。摄像机位置），

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。所有模型在该数据集上的相似度都较低，他们使用了两个长视频数据集，使用 SSM 来构建世界模型的研究一两年就已经有了，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，今天我们要介绍的这篇论文有何创新之处呢？

简单来说，现在，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，

可以看到，T 是数据的时间维度。从而可能导致任务轨迹冒险进入先前未见过的区域，这可确保整个推理过程中内存使用率的恒定，他们使用了状态空间模型（SSM）来实现长期记忆，这些任务为了生成准确的预测，DFoT 是在 25 帧的有限上下文长度上训练的。