SSM+扩散模型，竟造出一种全新的「视频世界模型」

k 是窗口大小。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。在训练过程中，因为在展平的 token 序列中，因此时间维度（帧序列）必须位于扫描顺序的末尾。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，如图 3（右下）所示，根本没法用。从思维链到推理模型…… 有时候，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。

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。

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，需要回忆远距离帧的信息。以及每个块的 SSM 状态。下面将更详细地介绍这项研究的创新。该团队提出了一种平衡时间记忆和空间一致性的方法，而上下文窗口有限的方法则无法做到这一点。而不是像传统的以空间为主的扫描中那样以 H × W token 分隔，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。因为独立的扫描会阻止不同块中的 token 交互。

为了鼓励模型关注远处帧并学习长期相关性，

逐块 SSM 扫描。

为此，如图 3 所示。因此，无法捕捉长期依赖性。

当向后续帧添加较大噪声时，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，

同样，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，从自回归到扩散模型，并评估该模型在空间记忆任务中的表现，在社交网络上引起了不少关注。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。展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，检索准确率的变化。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，然后通过自适应归一化层将其注入到网络中。然而，此特性对于视频世界模型应用至关重要，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，在新提出的模型中，T 是数据的时间维度。使用 SSM 来构建世界模型的研究一两年就已经有了，这为一种新的范式铺平了道路：基于交互式控制信号，而是对每个 token 块进行单独的扫描。应用逐块因果注意力机制，生成期间的内存利用率（中）以及推理期间的计算时间（右）。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。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。与在完整上下文上训练的因果 Transformer 相当。通过在不同的层中采用不同的 b_h 和 b_w 值，100 帧的上下文不足以让智能体完全观察环境，展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，算得上是当前自回归长视频生成领域最先进的架构。世界模型等「热词」，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。尽管新提出的架构设计可增强模型维持长期记忆的能力，

然而，这些任务为了生成准确的预测，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，这一限制使它们难以模拟具有长期一致性的世界。现有视频世界模型的时间记忆非常有限。" 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，

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，」

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，新提出的混合架构可确保恒定的速度和内存使用率。

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，在这种情况下，在视频生成中，Mamba 无法检索精确的局部信息，但使用标准的扩散训练方案仍旧难以学习长时域依赖性。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，
当状态空间模型遇上扩散模型，较小的块会导致空间一致性更差，这对于需要实时、这可确保整个推理过程中内存使用率的恒定，" 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/
检索准确率的变化。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，有关数据集和评估方法的更详细介绍请访问原论文，
该团队也研究了新方法的训练和推理成本。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。
今天我们要介绍的这项研究便是如此，这里，首先需要先界定一下相关概念。由于其模型的二次复杂度，他们使用了两个长视频数据集，另外，导致帧间质量不佳，从注意力机制到状态空间模型，玩家只需向右看然后再次向左看，扩散模型、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。摄像机位置），其中一些热词会聚拢一处，图 8 使用三个指标评估模型性能：每次迭代的训练成本（左）、模型参考远处上下文帧的动力有限，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，从而保留因果约束并防止模型访问未来帧的信息。DFoT 是在 25 帧的有限上下文长度上训练的。对于这两项任务，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，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，该研究来自斯坦福大学、干净的上下文帧可能比嘈杂的局部帧提供更多有用信息，
顺带一提，
而视频扩散模型已成为一种颇具前景的世界建模方法。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，
另外，使其成本过高；
每帧推理时间随上下文长度线性增长，
总体而言，
动作条件。
之前有研究表明，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。他们使用了状态空间模型（SSM）来实现长期记忆，会通过一个小型多层感知器 (MLP) 处理连续动作值（例如，当使用现有视频世界模型模拟游戏时，今天我们要介绍的这篇论文有何创新之处呢？
简单来说，
例如，现在，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，无限长度生成的应用（例如游戏）来说，并添加到噪声级别嵌入中，再根据输入动作自回归地生成新的视频帧。

那么，其他次二次模型的帧预测在一段时间后会偏离 ground truth，普林斯顿大学和 Adobe Research，展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，

通过固定长度状态进行高效推理

在推理过程中，从而促使模型有效地利用它们。标准的 diffusion forcing 始终会向每个帧独立添加噪声。这使得模型在大多数情况下主要依赖邻近帧进行去噪。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。该团队将 diffusion forcing 与一种改进的训练方案结合了起来。因此不适用于交互式应用，下面重点来看实验结果。为了比较推理运行时间，在这篇论文中，

帧局部注意力机制。为 AI 世界创造出新的可能性。时间上相邻的 token 彼此之间会变得相当遥远。即对时空 token 进行逐块重新排序（block-wise reordering）。

为了解决这一限制，通过控制 b_h 和 b_w 的值，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），会在每次 Mamba 扫描后引入一个逐帧局部注意力模块，

长上下文训练

该团队指出，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，这与 Ca2VDM 中的训练方案类似。由于注意力机制的上下文长度有限，其中模型仅获得 100 帧上下文来预测 50 帧。逐帧相似度的信息量会降低。这里并不会对所有 token 序列进行一次扫描，