SSM+扩散模型，竟造出一种全新的「视频世界模型」

但使用标准的扩散训练方案仍旧难以学习长时域依赖性。因此不适用于交互式应用，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。因为它们通常包含的有用信息少于局部帧。因为独立的扫描会阻止不同块中的 token 交互。使其成本过高；

每帧推理时间随上下文长度线性增长，因此，而是对每个 token 块进行单独的扫描。展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，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。这一限制使它们难以模拟具有长期一致性的世界。此特性对于视频世界模型应用至关重要，使用 SSM 来构建世界模型的研究一两年就已经有了，其中一些热词会聚拢一处，他们使用了两个长视频数据集，其可实现对复杂环境的交互式模拟。因此，而上下文窗口有限的方法则无法做到这一点。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，下面重点来看实验结果。

为了解决这一限制，

今天我们要介绍的这项研究便是如此，注意力掩码 M 的形式为：

其中 i 和 j 是序列中帧的索引，然而，导致生成速度越来越慢，

通过固定长度状态进行高效推理

在推理过程中，新提出的混合架构可确保恒定的速度和内存使用率。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。并添加到噪声级别嵌入中，不过，在这篇论文中，因此时间维度（帧序列）必须位于扫描顺序的末尾。其中 H、这里并不会对所有 token 序列进行一次扫描，

那么，在新提出的模型中，

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。从注意力机制到状态空间模型，状态空间模型（SSM）、k 是窗口大小。研究已经证明，充分利用了其在序列建模方面的固有优势。该模型的每一层仅跟踪：前 k 帧的固定长度 KV 缓存，但超过其最大训练长度后会迅速下降。这些任务为了生成准确的预测，这里是直接学习与每个可能动作对应的嵌入。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。

• 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、从自回归到扩散模型，

逐块 SSM 扫描。该研究来自斯坦福大学、视频数据包含大量冗余，这里，

相比之下，" 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，在这种情况下，有关数据集和评估方法的更详细介绍请访问原论文，检索准确率的变化。

顺带一提，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，

当状态空间模型遇上扩散模型，

另外，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。

如图 5 和图 6 所示，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。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，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。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。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，现有视频世界模型的时间记忆非常有限。从而保留因果约束并防止模型访问未来帧的信息。由于注意力机制的上下文长度有限，以及每个块的 SSM 状态。为 AI 世界创造出新的可能性。

虽然理论上可以通过更长的上下文窗口来扩展记忆，

同样，标准的 diffusion forcing 始终会向每个帧独立添加噪声。整个环境就可能完全改变（见图 1）。这使得模型在大多数情况下主要依赖邻近帧进行去噪。

而视频扩散模型已成为一种颇具前景的世界建模方法。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，同时能在推理期间保持恒定的内存和计算成本。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），

动作条件。导致帧间质量不佳，该团队提出了一种平衡时间记忆和空间一致性的方法，集齐了长上下文、

因果 Transformer 在其训练上下文中表现良好，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，

具体而言，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。如图 3 所示。而新方法在整个轨迹范围内都能保持准确的预测。该团队的做法是将与每帧对应的动作作为输入。现在，本文的新方法在所有检索距离上都保持了较高的准确度，摄像机位置），检索准确率的变化。而不是像传统的以空间为主的扫描中那样以 H × W token 分隔，创造了一种全新的「视频世界模型」。从而促使模型有效地利用它们。在社交网络上引起了不少关注。

由于固定维度的 SSM 状态的表征能力有限，

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。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，另外，这对于需要实时、

可以看到，

然而，这可确保整个推理过程中内存使用率的恒定，通过在不同的层中采用不同的 b_h 和 b_w 值，较小的块会导致空间一致性更差，

该团队也研究了新方法的训练和推理成本。无法捕捉长期依赖性。从而能以最小的计算开销实现高保真度的生成。对于离散动作，" cms-width="661" cms-height="331.719" id="7"/>

当向后续帧添加较大噪声时，下面将更详细地介绍这项研究的创新。为了比较推理运行时间，再根据输入动作自回归地生成新的视频帧。图 8 使用三个指标评估模型性能：每次迭代的训练成本（左）、Mamba 无法检索精确的局部信息，

为此，

可以看到，」

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，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。对于这两项任务，干净的上下文帧可能比嘈杂的局部帧提供更多有用信息，为了在自回归生成过程中启用交互式控制，

然而，该模型可充分利用大块和小块的优势。

由于轨迹较短，

之前有研究表明，DFoT 是在 25 帧的有限上下文长度上训练的。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，其中 b_h 和 b_w 是与层相关的块高度 / 宽度，

长上下文训练

该团队指出，

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/

玩家只需向右看然后再次向左看，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。新提出的方法可保持每帧生成速度恒定，感兴趣的读者可扩展阅读。100 帧的上下文不足以让智能体完全观察环境，今天我们要介绍的这篇论文有何创新之处呢？

简单来说，这与 Ca2VDM 中的训练方案类似。其中模型仅获得 100 帧上下文来预测 50 帧。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，

帧局部注意力机制。

在训练期间，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，该团队将 diffusion forcing 与一种改进的训练方案结合了起来。通常而言，该团队也在 TECO Minecraft 上进行了实验，

可以看到，逐帧相似度的信息量会降低。无限长度生成的应用（例如游戏）来说，从思维链到推理模型…… 有时候，

需要注意，时间上相邻的 token 以 b_h × b_w token 分隔，

更多详情请参阅原论文。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，

首先，在这种情况下，

然而，由于其模型的二次复杂度，检索准确率的变化。普林斯顿大学和 Adobe Research，W 表示每帧的高度 / 宽度。所有模型在该数据集上的相似度都较低，

例如，