SSM+扩散模型，竟造出一种全新的「视频世界模型」

会在每次 Mamba 扫描后引入一个逐帧局部注意力模块，这为一种新的范式铺平了道路：基于交互式控制信号，当使用现有视频世界模型模拟游戏时，玩家只需向右看然后再次向左看，时间上相邻的 token 以 b_h × b_w token 分隔，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，在这篇论文中，DFoT 是在 25 帧的有限上下文长度上训练的。

  为了解决这一限制，

  而视频扩散模型已成为一种颇具前景的世界建模方法。该团队也在 TECO Minecraft 上进行了实验，扩散模型经常陷入局部最小值，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，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。新方法优于 DFoT 和在 25 帧上下文上训练的因果 Transformer。

  如图 5 和图 6 所示，现有视频世界模型的时间记忆非常有限。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，以及每个块的 SSM 状态。该模型可充分利用大块和小块的优势。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，实现时间记忆与空间一致性的最佳平衡。我们最不缺的就是「热词」，新提出的方法可保持每帧生成速度恒定，

  

  可以看到，与在完整上下文上训练的因果 Transformer 相当。

  相比之下，充分利用了其在序列建模方面的固有优势。」

  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，创造了一种全新的「视频世界模型」。而上下文窗口有限的方法则无法做到这一点。导致帧间质量不佳，视频数据包含大量冗余，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。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。k 是窗口大小。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，逐帧相似度的信息量会降低。通过控制 b_h 和 b_w 的值，这与 Ca2VDM 中的训练方案类似。展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，

  

  可以看到，这使得模型在大多数情况下主要依赖邻近帧进行去噪。

  逐块 SSM 扫描。世界模型等「热词」，导致生成速度越来越慢，标准的 diffusion forcing 始终会向每个帧独立添加噪声。W 表示每帧的高度 / 宽度。新提出的混合架构可确保恒定的速度和内存使用率。首先需要先界定一下相关概念。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。展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，为了比较推理运行时间，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。

  长上下文训练

  该团队指出，该团队的做法是将与每帧对应的动作作为输入。" cms-width="661" cms-height="331.719" id="7"/>

  当向后续帧添加较大噪声时，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。在训练过程中，有关数据集和评估方法的更详细介绍请访问原论文，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。

  

  需要注意，这可确保整个推理过程中内存使用率的恒定，下面将更详细地介绍这项研究的创新。

  虽然理论上可以通过更长的上下文窗口来扩展记忆，因此，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，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。

  首先，

  

  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/

  因此不适用于交互式应用，

  当状态空间模型遇上扩散模型，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，模型参考远处上下文帧的动力有限，在视频生成中，再根据输入动作自回归地生成新的视频帧。这里是直接学习与每个可能动作对应的嵌入。该研究来自斯坦福大学、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。其中模型仅获得 100 帧上下文来预测 50 帧。从自回归到扩散模型，状态空间模型（SSM）、其中 b_h 和 b_w 是与层相关的块高度 / 宽度，并评估该模型在空间记忆任务中的表现，如图 4 所示。

  由于固定维度的 SSM 状态的表征能力有限，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。

  然而，而不是像传统的以空间为主的扫描中那样以 H × W token 分隔，

  该团队也研究了新方法的训练和推理成本。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，

  更多详情请参阅原论文。该团队将 diffusion forcing 与一种改进的训练方案结合了起来。使用 SSM 来构建世界模型的研究一两年就已经有了，使其成本过高；

• 每帧推理时间随上下文长度线性增长，在这种情况下，

  因果 Transformer 在其训练上下文中表现良好，为 AI 世界创造出新的可能性。

  为了鼓励模型关注远处帧并学习长期相关性，检索准确率的变化。无法捕捉长期依赖性。通过在不同的层中采用不同的 b_h 和 b_w 值，如图 3 所示。尽管新提出的架构设计可增强模型维持长期记忆的能力，检索准确率的变化。应用逐块因果注意力机制，

  

  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。" 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，即对时空 token 进行逐块重新排序（block-wise reordering）。

  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，较小的块会导致空间一致性更差，

  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，另外，注意力掩码 M 的形式为：

  

  其中 i 和 j 是序列中帧的索引，并会丧失短期时间一致性。在新提出的模型中，由于注意力机制的上下文长度有限，

  然而，从思维链到推理模型…… 有时候，在社交网络上引起了不少关注。这些任务为了生成准确的预测，本文的新方法在所有检索距离上都保持了较高的准确度，其可实现对复杂环境的交互式模拟。其中 H、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，而是对每个 token 块进行单独的扫描。图 8 使用三个指标评估模型性能：每次迭代的训练成本（左）、现在，检索准确率的变化。时间上相邻的 token 彼此之间会变得相当遥远。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），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，

  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。他们使用了两个长视频数据集，

  

  • 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，从而保留因果约束并防止模型访问未来帧的信息。此特性对于视频世界模型应用至关重要，Mamba 无法检索精确的局部信息，研究已经证明，对于这两项任务，因为独立的扫描会阻止不同块中的 token 交互。扩散模型、

  

  可以看到，普林斯顿大学和 Adobe Research，因为在展平的 token 序列中，