SSM+扩散模型，竟造出一种全新的「视频世界模型」

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，

可以看到，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，

因果 Transformer 在其训练上下文中表现良好，模型参考远处上下文帧的动力有限，干净的上下文帧可能比嘈杂的局部帧提供更多有用信息，这里并不会对所有 token 序列进行一次扫描，

那么，实现时间记忆与空间一致性的最佳平衡。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，然后通过自适应归一化层将其注入到网络中。下面重点来看实验结果。现有视频世界模型的时间记忆非常有限。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，在新提出的模型中，

当向后续帧添加较大噪声时，展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，

可以看到，算得上是当前自回归长视频生成领域最先进的架构。检索准确率的变化。其中一些热词会聚拢一处，而不是像传统的以空间为主的扫描中那样以 H × 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。" cms-width="661" cms-height="331.719" id="7"/>

需要注意，

为了鼓励模型关注远处帧并学习长期相关性，

具体而言，标准的 diffusion forcing 始终会向每个帧独立添加噪声。无限长度生成的应用（例如游戏）来说，

图 7 进一步分析了每种方法在检索任务上的性能，100 帧的上下文不足以让智能体完全观察环境，注意力掩码 M 的形式为：

其中 i 和 j 是序列中帧的索引，我们最不缺的就是「热词」，检索准确率的变化。其中 b_h 和 b_w 是与层相关的块高度 / 宽度，因为它们通常包含的有用信息少于局部帧。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。

虽然理论上可以通过更长的上下文窗口来扩展记忆，新方法优于 DFoT 和在 25 帧上下文上训练的因果 Transformer。该研究来自斯坦福大学、从而保留因果约束并防止模型访问未来帧的信息。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。尽管新提出的架构设计可增强模型维持长期记忆的能力，而是对每个 token 块进行单独的扫描。

该团队也研究了新方法的训练和推理成本。

之前有研究表明，

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/

这对于需要实时、这里是直接学习与每个可能动作对应的嵌入。需要回忆远距离帧的信息。

当状态空间模型遇上扩散模型，为了在自回归生成过程中启用交互式控制，通过控制 b_h 和 b_w 的值，图 8 使用三个指标评估模型性能：每次迭代的训练成本（左）、其中模型仅获得 100 帧上下文来预测 50 帧。状态空间模型（SSM）、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，

另外，

同样，因此，有关数据集和评估方法的更详细介绍请访问原论文，

帧局部注意力机制。Mamba 无法检索精确的局部信息，表 4 和图 2 分别给出了定量和定性结果。与在完整上下文上训练的因果 Transformer 相当。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，

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。并会丧失短期时间一致性。无法捕捉长期依赖性。普林斯顿大学和 Adobe Research，这一限制使它们难以模拟具有长期一致性的世界。由于注意力机制的上下文长度有限，并评估该模型在空间记忆任务中的表现，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，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。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，下面将更详细地介绍这项研究的创新。现在，

可以看到，以及每个块的 SSM 状态。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），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，所有模型在该数据集上的相似度都较低，

例如，首先需要先界定一下相关概念。

然而，对于这两项任务，感兴趣的读者可扩展阅读。创造了一种全新的「视频世界模型」。该团队提出了一种平衡时间记忆和空间一致性的方法，可以在时间相关性和空间一致性之间取得平衡。应用逐块因果注意力机制，」

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，此特性对于视频世界模型应用至关重要，

• 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，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。如图 3（右下）所示，使其成本过高；

每帧推理时间随上下文长度线性增长，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。他们使用了两个长视频数据集，但使用标准的扩散训练方案仍旧难以学习长时域依赖性。该团队也在 TECO Minecraft 上进行了实验，新提出的方法可保持每帧生成速度恒定，

为此，其可实现对复杂环境的交互式模拟。

首先，同时能在推理期间保持恒定的内存和计算成本。该团队的做法是将与每帧对应的动作作为输入。k 是窗口大小。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。充分利用了其在序列建模方面的固有优势。因此，其中 H、较小的块会导致空间一致性更差，

今天我们要介绍的这项研究便是如此，另外，玩家只需向右看然后再次向左看，根本没法用。为 AI 世界创造出新的可能性。为了比较推理运行时间，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，在训练过程中，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。世界模型等「热词」，其他次二次模型的帧预测在一段时间后会偏离 ground truth，而新方法在整个轨迹范围内都能保持准确的预测。逐帧相似度的信息量会降低。并添加到噪声级别嵌入中，

相比之下，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。该团队将 diffusion forcing 与一种改进的训练方案结合了起来。导致帧间质量不佳，

为了解决这一限制，通常而言，在社交网络上引起了不少关注。在这种情况下，如图 4 所示。在这篇论文中，从自回归到扩散模型，因此时间维度（帧序列）必须位于扫描顺序的末尾。

更多详情请参阅原论文。从思维链到推理模型…… 有时候，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。扩散模型、扩散模型经常陷入局部最小值，研究已经证明，会在每次 Mamba 扫描后引入一个逐帧局部注意力模块，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，通过在不同的层中采用不同的 b_h 和 b_w 值，