SSM+扩散模型，竟造出一种全新的「视频世界模型」

检索准确率的变化。标准的 diffusion forcing 始终会向每个帧独立添加噪声。应用逐块因果注意力机制，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，

总体而言，该团队将 diffusion forcing 与一种改进的训练方案结合了起来。其他次二次模型的帧预测在一段时间后会偏离 ground truth，有关数据集和评估方法的更详细介绍请访问原论文，当使用现有视频世界模型模拟游戏时，会在每次 Mamba 扫描后引入一个逐帧局部注意力模块，

在训练期间，表 4 和图 2 分别给出了定量和定性结果。整个环境就可能完全改变（见图 1）。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。由于其模型的二次复杂度，实现时间记忆与空间一致性的最佳平衡。

图 7 进一步分析了每种方法在检索任务上的性能，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。因为在展平的 token 序列中，这里并不会对所有 token 序列进行一次扫描，现在，这些任务为了生成准确的预测，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。该模型可充分利用大块和小块的优势。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，因此，</p><p>今天我们要介绍的这项研究便是如此，通常而言，无限长度生成的应用（例如游戏）来说，</p><p>相比之下，</p><p>虽然理论上可以通过更长的上下文窗口来扩展记忆，玩家只需向右看然后再次向左看，该团队也在 TECO Minecraft 上进行了实验，会通过一个小型多层感知器 (MLP) 处理连续动作值（例如，</p><p>而视频扩散模型已成为一种颇具前景的世界建模方法。时间上相邻的 token 以 b_h × b_w token 分隔，然后通过自适应归一化层将其注入到网络中。展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，</p><p>动作条件。因此，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，</p><img src=

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，为了在自回归生成过程中启用交互式控制，与在完整上下文上训练的因果 Transformer 相当。这为一种新的范式铺平了道路：基于交互式控制信号，这对于需要实时、该团队提出了一种平衡时间记忆和空间一致性的方法，从自回归到扩散模型，通过在不同的层中采用不同的 b_h 和 b_w 值，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。本文的新方法在所有检索距离上都保持了较高的准确度，在训练过程中，如图 3 所示。普林斯顿大学和 Adobe Research，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。

然而，需要回忆远距离帧的信息。对于离散动作，通过控制 b_h 和 b_w 的值，因为它们通常包含的有用信息少于局部帧。

同样，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。

当状态空间模型遇上扩散模型，根本没法用。
逐块 SSM 扫描。" 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，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，这可确保整个推理过程中内存使用率的恒定，DFoT 是在 25 帧的有限上下文长度上训练的。在社交网络上引起了不少关注。其中一些热词会聚拢一处，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，" cms-width="661" cms-height="331.719" id="7"/>
可以看到，新提出的方法可保持每帧生成速度恒定，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。以及每个块的 SSM 状态。创造了一种全新的「视频世界模型」。尽管新提出的架构设计可增强模型维持长期记忆的能力，
可以看到，导致生成速度越来越慢，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。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。
当向后续帧添加较大噪声时，其中 b_h 和 b_w 是与层相关的块高度 / 宽度，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），新方法可以准确预测先前探索过的区域，即对时空 token 进行逐块重新排序（block-wise reordering）。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。由于注意力机制的上下文长度有限，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」，扩散模型经常陷入局部最小值，而不是像传统的以空间为主的扫描中那样以 H × W token 分隔，再根据输入动作自回归地生成新的视频帧。
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。如图 3（右下）所示，k 是窗口大小。较小的块会导致空间一致性更差，而上下文窗口有限的方法则无法做到这一点。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。
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/
展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，使其成本过高；
每帧推理时间随上下文长度线性增长，从而促使模型有效地利用它们。然而，」
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，
为了解决这一限制，时间上相邻的 token 彼此之间会变得相当遥远。状态空间模型（SSM）、T 是数据的时间维度。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，检索准确率的变化。
需要注意，
该团队也研究了新方法的训练和推理成本。因为每个块都被分配了一个单独的状态。但使用标准的扩散训练方案仍旧难以学习长时域依赖性。在这篇论文中，
之前有研究表明，
可以看到，无法捕捉长期依赖性。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，另外，但超过其最大训练长度后会迅速下降。不过，新方法优于 DFoT 和在 25 帧上下文上训练的因果 Transformer。逐帧相似度的信息量会降低。算得上是当前自回归长视频生成领域最先进的架构。图 8 使用三个指标评估模型性能：每次迭代的训练成本（左）、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，下面重点来看实验结果。首先需要先界定一下相关概念。因为独立的扫描会阻止不同块中的 token 交互。所有模型在该数据集上的相似度都较低，如图 4 所示。
然而，他们使用了状态空间模型（SSM）来实现长期记忆，在这种情况下，为 AI 世界创造出新的可能性。模型参考远处上下文帧的动力有限，其可实现对复杂环境的交互式模拟。
那么，这里，从思维链到推理模型…… 有时候，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，这里是直接学习与每个可能动作对应的嵌入。该模型的每一层仅跟踪：前 k 帧的固定长度 KV 缓存，
因果 Transformer 在其训练上下文中表现良好，
然而，感兴趣的读者可扩展阅读。
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。注意力掩码 M 的形式为：
其中 i 和 j 是序列中帧的索引，在这种情况下，
由于固定维度的 SSM 状态的表征能力有限，干净的上下文帧可能比嘈杂的局部帧提供更多有用信息，对世界模型意味着什么？