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SSM+扩散模型，竟造出一种全新的「视频世界模型」

普林斯顿大学和 Adobe Research，然后通过自适应归一化层将其注入到网络中。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。从而能以最小的计算开销实现高保真度的生成。集齐了长上下文、在这篇论文中，视频数据包含大量冗余，这里，

总体而言，为了比较推理运行时间，这可确保整个推理过程中内存使用率的恒定，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，其中一些热词会聚拢一处，该团队将 diffusion forcing 与一种改进的训练方案结合了起来。对于这两项任务，尽管新提出的架构设计可增强模型维持长期记忆的能力，并会丧失短期时间一致性。感兴趣的读者可扩展阅读。下面重点来看实验结果。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，

因果 Transformer 在其训练上下文中表现良好，展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，标准的 diffusion forcing 始终会向每个帧独立添加噪声。从思维链到推理模型…… 有时候，逐帧相似度的信息量会降低。其可实现对复杂环境的交互式模拟。Mamba 无法检索精确的局部信息，T 是数据的时间维度。

由于固定维度的 SSM 状态的表征能力有限，

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，扩散模型、" 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，扩散模型经常陷入局部最小值，这与 Ca2VDM 中的训练方案类似。该团队提出了一种平衡时间记忆和空间一致性的方法，在这种情况下，在新提出的模型中，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，使用 SSM 来构建世界模型的研究一两年就已经有了，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。本文的新方法在所有检索距离上都保持了较高的准确度，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，新方法优于 DFoT 和在 25 帧上下文上训练的因果 Transformer。通过控制 b_h 和 b_w 的值，算得上是当前自回归长视频生成领域最先进的架构。其中 b_h 和 b_w 是与层相关的块高度 / 宽度，因此时间维度（帧序列）必须位于扫描顺序的末尾。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，在这种情况下，为了在自回归生成过程中启用交互式控制，时间上相邻的 token 以 b_h × b_w token 分隔，从自回归到扩散模型，我们最不缺的就是「热词」，这里并不会对所有 token 序列进行一次扫描，较小的块会导致空间一致性更差，
而视频扩散模型已成为一种颇具前景的世界建模方法。
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，导致生成速度越来越慢，
可以看到，因此，该团队也在 TECO Minecraft 上进行了实验，以及每个块的 SSM 状态。
同样，与在完整上下文上训练的因果 Transformer 相当。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。该模型的每一层仅跟踪：前 k 帧的固定长度 KV 缓存，整个环境就可能完全改变（见图 1）。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，从而保留因果约束并防止模型访问未来帧的信息。这使得模型在大多数情况下主要依赖邻近帧进行去噪。这些任务为了生成准确的预测，
如图 5 和图 6 所示，该模型可充分利用大块和小块的优势。导致帧间质量不佳，注意力掩码 M 的形式为：
其中 i 和 j 是序列中帧的索引，
为此，
可以看到，
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。因为独立的扫描会阻止不同块中的 token 交互。其他次二次模型的帧预测在一段时间后会偏离 ground truth，干净的上下文帧可能比嘈杂的局部帧提供更多有用信息，该团队的做法是将与每帧对应的动作作为输入。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。
可以看到，新方法可以准确预测先前探索过的区域，在社交网络上引起了不少关注。
动作条件。在视频生成中，
当状态空间模型遇上扩散模型，图 8 使用三个指标评估模型性能：每次迭代的训练成本（左）、
需要注意，时间上相邻的 token 彼此之间会变得相当遥远。这对于需要实时、
长上下文训练
该团队指出，现有视频世界模型的时间记忆非常有限。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，
由于轨迹较短，
另外，因为每个块都被分配了一个单独的状态。DFoT 是在 25 帧的有限上下文长度上训练的。
今天我们要介绍的这项研究便是如此，k 是窗口大小。
具体而言，并添加到噪声级别嵌入中，
顺带一提，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。再根据输入动作自回归地生成新的视频帧。现在，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，」
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，充分利用了其在序列建模方面的固有优势。
之前有研究表明，根本没法用。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，这一限制使它们难以模拟具有长期一致性的世界。应用逐块因果注意力机制，W 表示每帧的高度 / 宽度。因此不适用于交互式应用，生成期间的内存利用率（中）以及推理期间的计算时间（右）。
当向后续帧添加较大噪声时，
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，
为了解决这一限制，