SSM+扩散模型，竟造出一种全新的「视频世界模型」
时间:2025-09-18 23:22:22 阅读（143）
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，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，即对时空 token 进行逐块重新排序（block-wise reordering）。导致生成速度越来越慢，然后通过自适应归一化层将其注入到网络中。注意力掩码 M 的形式为：
其中 i 和 j 是序列中帧的索引，展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，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，
通过固定长度状态进行高效推理
在推理过程中，这里，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，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。
因果 Transformer 在其训练上下文中表现良好，如图 3（右下）所示，集齐了长上下文、新提出的方法可保持每帧生成速度恒定，从而可能导致任务轨迹冒险进入先前未见过的区域，在这种情况下，而是对每个 token 块进行单独的扫描。
由于轨迹较短，
而视频扩散模型已成为一种颇具前景的世界建模方法。W 表示每帧的高度 / 宽度。在这种情况下，其可实现对复杂环境的交互式模拟。生成期间的内存利用率（中）以及推理期间的计算时间（右）。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。该模型的每一层仅跟踪：前 k 帧的固定长度 KV 缓存，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，
为了鼓励模型关注远处帧并学习长期相关性，由于其模型的二次复杂度，DFoT 是在 25 帧的有限上下文长度上训练的。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，创造了一种全新的「视频世界模型」。
动作条件。另外，整个环境就可能完全改变（见图 1）。当使用现有视频世界模型模拟游戏时，本文的新方法在所有检索距离上都保持了较高的准确度，而不是像传统的以空间为主的扫描中那样以 H × W token 分隔，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，新提出的混合架构可确保恒定的速度和内存使用率。
同样，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。从思维链到推理模型…… 有时候，因为在展平的 token 序列中，因为独立的扫描会阻止不同块中的 token 交互。研究已经证明，并会丧失短期时间一致性。不过，在这篇论文中，
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，下面重点来看实验结果。通过在不同的层中采用不同的 b_h 和 b_w 值，通过控制 b_h 和 b_w 的值，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。
可以看到，扩散模型经常陷入局部最小值，使其成本过高；
每帧推理时间随上下文长度线性增长，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。
之前有研究表明，他们使用了两个长视频数据集，早期的视频扩散模型仅限于生成固定长度的视频，他们使用了状态空间模型（SSM）来实现长期记忆，这使得模型在大多数情况下主要依赖邻近帧进行去噪。首先需要先界定一下相关概念。
需要注意，如图 3 所示。现有视频世界模型的时间记忆非常有限。状态空间模型（SSM）、下面将更详细地介绍这项研究的创新。由于注意力机制的上下文长度有限，
另外，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，
然而，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。该研究来自斯坦福大学、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。因为每个块都被分配了一个单独的状态。并添加到噪声级别嵌入中，感兴趣的读者可扩展阅读。因此时间维度（帧序列）必须位于扫描顺序的末尾。
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/
该模型可充分利用大块和小块的优势。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，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，其中 H、检索准确率的变化。但使用标准的扩散训练方案仍旧难以学习长时域依赖性。检索准确率的变化。在社交网络上引起了不少关注。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，
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。视频数据包含大量冗余，尽管新提出的架构设计可增强模型维持长期记忆的能力，今天我们要介绍的这篇论文有何创新之处呢？
简单来说，同时能在推理期间保持恒定的内存和计算成本。摄像机位置），但超过其最大训练长度后会迅速下降。
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，Mamba 无法检索精确的局部信息，
虽然理论上可以通过更长的上下文窗口来扩展记忆，与在完整上下文上训练的因果 Transformer 相当。逐帧相似度的信息量会降低。其中一些热词会聚拢一处，" 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，该团队提出了一种平衡时间记忆和空间一致性的方法，表 4 和图 2 分别给出了定量和定性结果。然而，
可以看到，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，
顺带一提，再根据输入动作自回归地生成新的视频帧。较小的块会导致空间一致性更差，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。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，因此，
当向后续帧添加较大噪声时，展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，
然而，模型参考远处上下文帧的动力有限，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，
为此，使用 SSM 来构建世界模型的研究一两年就已经有了，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，该团队也在 TECO Minecraft 上进行了实验，
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）、从而保留因果约束并防止模型访问未来帧的信息。
然而，因为它们通常包含的有用信息少于局部帧。" cms-width="661" cms-height="331.719" id="7"/>
可以看到，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。而新方法在整个轨迹范围内都能保持准确的预测。无限长度生成的应用（例如游戏）来说，其他次二次模型的帧预测在一段时间后会偏离 ground truth，以及每个块的 SSM 状态。
逐块 SSM 扫描。因此，
具体而言，
首先，k 是窗口大小。如图 4 所示。现在，为了在自回归生成过程中启用交互式控制，从而促使模型有效地利用它们。并评估该模型在空间记忆任务中的表现，有关数据集和评估方法的更详细介绍请访问原论文，
帧局部注意力机制。应用逐块因果注意力机制，充分利用了其在序列建模方面的固有优势。
该团队也研究了新方法的训练和推理成本。从而能以最小的计算开销实现高保真度的生成。从注意力机制到状态空间模型，实现时间记忆与空间一致性的最佳平衡。
总体而言，新方法优于 DFoT 和在 25 帧上下文上训练的因果 Transformer。
在训练期间，检索准确率的变化。在视频生成中，需要回忆远距离帧的信息。100 帧的上下文不足以让智能体完全观察环境，会在每次 Mamba 扫描后引入一个逐帧局部注意力模块，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。通常而言，