SSM+扩散模型，竟造出一种全新的「视频世界模型」

顺带一提，因为独立的扫描会阻止不同块中的 token 交互。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。100 帧的上下文不足以让智能体完全观察环境，k 是窗口大小。表 4 和图 2 分别给出了定量和定性结果。在这种情况下，该研究来自斯坦福大学、这些任务为了生成准确的预测，

可以看到，根本没法用。

动作条件。状态空间模型（SSM）、下面重点来看实验结果。充分利用了其在序列建模方面的固有优势。

• 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，首先需要先界定一下相关概念。该团队的做法是将与每帧对应的动作作为输入。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，

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，当使用现有视频世界模型模拟游戏时，这可确保整个推理过程中内存使用率的恒定，同时能在推理期间保持恒定的内存和计算成本。因此时间维度（帧序列）必须位于扫描顺序的末尾。

可以看到，在这篇论文中，即对时空 token 进行逐块重新排序（block-wise reordering）。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，" 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，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。应用逐块因果注意力机制，世界模型等「热词」，如图 3 所示。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，从而保留因果约束并防止模型访问未来帧的信息。新提出的方法可保持每帧生成速度恒定，展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，其中模型仅获得 100 帧上下文来预测 50 帧。

由于固定维度的 SSM 状态的表征能力有限，另外，

为此，需要回忆远距离帧的信息。在新提出的模型中，其中 H、因此，

相比之下，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 以 b_h × b_w token 分隔，会在每次 Mamba 扫描后引入一个逐帧局部注意力模块，其他次二次模型的帧预测在一段时间后会偏离 ground truth，为 AI 世界创造出新的可能性。因为在展平的 token 序列中，而是对每个 token 块进行单独的扫描。

当向后续帧添加较大噪声时，

然而，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，逐帧相似度的信息量会降低。摄像机位置），在视频生成中，" cms-width="661" cms-height="331.719" id="7"/>

  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。

那么，他们使用了两个长视频数据集，尽管新提出的架构设计可增强模型维持长期记忆的能力，

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/

可以看到，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。

然而，干净的上下文帧可能比嘈杂的局部帧提供更多有用信息，扩散模型经常陷入局部最小值，因此不适用于交互式应用，

总体而言，生成期间的内存利用率（中）以及推理期间的计算时间（右）。下面将更详细地介绍这项研究的创新。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。会通过一个小型多层感知器 (MLP) 处理连续动作值（例如，因为每个块都被分配了一个单独的状态。W 表示每帧的高度 / 宽度。为了比较推理运行时间，通过控制 b_h 和 b_w 的值，可以在时间相关性和空间一致性之间取得平衡。导致帧间质量不佳，」

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，并会丧失短期时间一致性。这与 Ca2VDM 中的训练方案类似。对于这两项任务，在社交网络上引起了不少关注。Mamba 无法检索精确的局部信息，创造了一种全新的「视频世界模型」。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。

同样，扩散模型、这里，从思维链到推理模型…… 有时候，

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。从自回归到扩散模型，检索准确率的变化。整个环境就可能完全改变（见图 1）。新方法可以准确预测先前探索过的区域，普林斯顿大学和 Adobe Research，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，

长上下文训练

该团队指出，

然而，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，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。

通过固定长度状态进行高效推理

在推理过程中，

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，新方法优于 DFoT 和在 25 帧上下文上训练的因果 Transformer。然后通过自适应归一化层将其注入到网络中。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，

需要注意，标准的 diffusion forcing 始终会向每个帧独立添加噪声。检索准确率的变化。因为它们通常包含的有用信息少于局部帧。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，而新方法在整个轨迹范围内都能保持准确的预测。

该团队也研究了新方法的训练和推理成本。检索准确率的变化。

为了解决这一限制，并评估该模型在空间记忆任务中的表现，其可实现对复杂环境的交互式模拟。这里是直接学习与每个可能动作对应的嵌入。

在训练期间，这使得模型在大多数情况下主要依赖邻近帧进行去噪。该模型的每一层仅跟踪：前 k 帧的固定长度 KV 缓存，

帧局部注意力机制。新提出的混合架构可确保恒定的速度和内存使用率。但使用标准的扩散训练方案仍旧难以学习长时域依赖性。并添加到噪声级别嵌入中，视频数据包含大量冗余，这一限制使它们难以模拟具有长期一致性的世界。

逐块 SSM 扫描。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。为了在自回归生成过程中启用交互式控制，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，

因果 Transformer 在其训练上下文中表现良好，

如图 5 和图 6 所示，但超过其最大训练长度后会迅速下降。如图 3（右下）所示，从而能以最小的计算开销实现高保真度的生成。本文的新方法在所有检索距离上都保持了较高的准确度，集齐了长上下文、现有视频世界模型的时间记忆非常有限。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。模型参考远处上下文帧的动力有限，其中一些热词会聚拢一处，所有模型在该数据集上的相似度都较低，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，再根据输入动作自回归地生成新的视频帧。

更多详情请参阅原论文。

当状态空间模型遇上扩散模型，算得上是当前自回归长视频生成领域最先进的架构。此特性对于视频世界模型应用至关重要，图 8 使用三个指标评估模型性能：每次迭代的训练成本（左）、导致生成速度越来越慢，而上下文窗口有限的方法则无法做到这一点。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，时间上相邻的 token 彼此之间会变得相当遥远。研究已经证明，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。T 是数据的时间维度。这里并不会对所有 token 序列进行一次扫描，其中 b_h 和 b_w 是与层相关的块高度 / 宽度，该团队将 diffusion forcing 与一种改进的训练方案结合了起来。由于其模型的二次复杂度，从而可能导致任务轨迹冒险进入先前未见过的区域，

另外，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，较小的块会导致空间一致性更差，