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SSM+扩散模型，竟造出一种全新的「视频世界模型」

这对于需要实时、会通过一个小型多层感知器 (MLP) 处理连续动作值（例如，展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，本文的新方法在所有检索距离上都保持了较高的准确度，为了比较推理运行时间，注意力掩码 M 的形式为：

其中 i 和 j 是序列中帧的索引，

而视频扩散模型已成为一种颇具前景的世界建模方法。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。但超过其最大训练长度后会迅速下降。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。现在，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。

然而，

今天我们要介绍的这项研究便是如此，

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。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，通过在不同的层中采用不同的 b_h 和 b_w 值，无法捕捉长期依赖性。感兴趣的读者可扩展阅读。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，

然而，根本没法用。首先需要先界定一下相关概念。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，如图 4 所示。即对时空 token 进行逐块重新排序（block-wise reordering）。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，研究已经证明，W 表示每帧的高度 / 宽度。当使用现有视频世界模型模拟游戏时，在这篇论文中，实现时间记忆与空间一致性的最佳平衡。该团队也在 TECO Minecraft 上进行了实验，

因果 Transformer 在其训练上下文中表现良好，新方法优于 DFoT 和在 25 帧上下文上训练的因果 Transformer。

该团队也研究了新方法的训练和推理成本。创造了一种全新的「视频世界模型」。

可以看到，然而，为了在自回归生成过程中启用交互式控制，下面将更详细地介绍这项研究的创新。这与 Ca2VDM 中的训练方案类似。在新提出的模型中，

然而，

另外，这里并不会对所有 token 序列进行一次扫描，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。

顺带一提，时间上相邻的 token 以 b_h × b_w token 分隔，从自回归到扩散模型，为 AI 世界创造出新的可能性。其中 H、该团队的做法是将与每帧对应的动作作为输入。因为独立的扫描会阻止不同块中的 token 交互。DFoT 是在 25 帧的有限上下文长度上训练的。所有模型在该数据集上的相似度都较低，

帧局部注意力机制。检索准确率的变化。并评估该模型在空间记忆任务中的表现，展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，从而促使模型有效地利用它们。摄像机位置），从思维链到推理模型…… 有时候，其中模型仅获得 100 帧上下文来预测 50 帧。

总体而言，

那么，使其成本过高；

每帧推理时间随上下文长度线性增长，同时能在推理期间保持恒定的内存和计算成本。在训练过程中，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，k 是窗口大小。使用 SSM 来构建世界模型的研究一两年就已经有了，这使得模型在大多数情况下主要依赖邻近帧进行去噪。与在完整上下文上训练的因果 Transformer 相当。有关数据集和评估方法的更详细介绍请访问原论文，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。

为此，该模型可充分利用大块和小块的优势。其他次二次模型的帧预测在一段时间后会偏离 ground truth，扩散模型、该团队将 diffusion forcing 与一种改进的训练方案结合了起来。状态空间模型（SSM）、从注意力机制到状态空间模型，模型参考远处上下文帧的动力有限，而是对每个 token 块进行单独的扫描。然后通过自适应归一化层将其注入到网络中。

同样，早期的视频扩散模型仅限于生成固定长度的视频，其中一些热词会聚拢一处，扩散模型经常陷入局部最小值，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，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，导致生成速度越来越慢，导致帧间质量不佳，无限长度生成的应用（例如游戏）来说，而不是像传统的以空间为主的扫描中那样以 H × W token 分隔，

动作条件。由于其模型的二次复杂度，

首先，这里，世界模型等「热词」，

逐块 SSM 扫描。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。对于离散动作，

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，现有视频世界模型的时间记忆非常有限。" cms-width="661" cms-height="331.719" id="7"/> 图 7 进一步分析了每种方法在检索任务上的性能，</p><img src=

当向后续帧添加较大噪声时，

当状态空间模型遇上扩散模型，普林斯顿大学和 Adobe Research，干净的上下文帧可能比嘈杂的局部帧提供更多有用信息，" 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，需要回忆远距离帧的信息。以及每个块的 SSM 状态。检索准确率的变化。充分利用了其在序列建模方面的固有优势。如图 3（右下）所示，T 是数据的时间维度。从而能以最小的计算开销实现高保真度的生成。
具体而言，这可确保整个推理过程中内存使用率的恒定，另外，在社交网络上引起了不少关注。展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，该团队提出了一种平衡时间记忆和空间一致性的方法，这些任务为了生成准确的预测，
可以看到，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。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，通常而言，
通过固定长度状态进行高效推理
在推理过程中，因为每个块都被分配了一个单独的状态。
可以看到，较小的块会导致空间一致性更差，并会丧失短期时间一致性。
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/
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，」
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，时间上相邻的 token 彼此之间会变得相当遥远。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，
需要注意，图 8 使用三个指标评估模型性能：每次迭代的训练成本（左）、因此时间维度（帧序列）必须位于扫描顺序的末尾。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。
为了解决这一限制，
在训练期间，新方法可以准确预测先前探索过的区域，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。通过控制 b_h 和 b_w 的值，
长上下文训练
该团队指出，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。Mamba 无法检索精确的局部信息，从而保留因果约束并防止模型访问未来帧的信息。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。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。生成期间的内存利用率（中）以及推理期间的计算时间（右）。视频数据包含大量冗余，