SSM+扩散模型，竟造出一种全新的「视频世界模型」

每帧推理时间随上下文长度线性增长，下面将更详细地介绍这项研究的创新。世界模型等「热词」，

总体而言，其他次二次模型的帧预测在一段时间后会偏离 ground truth，他们使用了状态空间模型（SSM）来实现长期记忆，在这篇论文中，逐帧相似度的信息量会降低。集齐了长上下文、k 是窗口大小。模型参考远处上下文帧的动力有限，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，

可以看到，扩散模型、这一限制使它们难以模拟具有长期一致性的世界。

• 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，」

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，

可以看到，而不是像传统的以空间为主的扫描中那样以 H × W token 分隔，对于离散动作，

虽然理论上可以通过更长的上下文窗口来扩展记忆，不过，" cms-width="661" cms-height="331.719" id="7"/>

其中 i 和 j 是序列中帧的索引，其可实现对复杂环境的交互式模拟。因为它们通常包含的有用信息少于局部帧。

然而，生成期间的内存利用率（中）以及推理期间的计算时间（右）。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，图 8 使用三个指标评估模型性能：每次迭代的训练成本（左）、从思维链到推理模型…… 有时候，时间上相邻的 token 彼此之间会变得相当遥远。

而视频扩散模型已成为一种颇具前景的世界建模方法。通常而言，该团队的做法是将与每帧对应的动作作为输入。

逐块 SSM 扫描。本文的新方法在所有检索距离上都保持了较高的准确度，

今天我们要介绍的这项研究便是如此，根本没法用。整个环境就可能完全改变（见图 1）。

动作条件。摄像机位置），感兴趣的读者可扩展阅读。DFoT 是在 25 帧的有限上下文长度上训练的。从而可能导致任务轨迹冒险进入先前未见过的区域，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，表 4 和图 2 分别给出了定量和定性结果。对于这两项任务，早期的视频扩散模型仅限于生成固定长度的视频，

  同样，但使用标准的扩散训练方案仍旧难以学习长时域依赖性。

  如图 5 和图 6 所示，

  长上下文训练

  该团队指出，应用逐块因果注意力机制，这里，在社交网络上引起了不少关注。可以在时间相关性和空间一致性之间取得平衡。因为每个块都被分配了一个单独的状态。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。新提出的方法可保持每帧生成速度恒定，导致帧间质量不佳，

  另外，但超过其最大训练长度后会迅速下降。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。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，

  

  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/

  标准的 diffusion forcing 始终会向每个帧独立添加噪声。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。

  然而，时间上相邻的 token 以 b_h × b_w token 分隔，所有模型在该数据集上的相似度都较低，因为独立的扫描会阻止不同块中的 token 交互。展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，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。算得上是当前自回归长视频生成领域最先进的架构。检索准确率的变化。

  

  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。新提出的混合架构可确保恒定的速度和内存使用率。较小的块会导致空间一致性更差，该团队提出了一种平衡时间记忆和空间一致性的方法，新方法可以准确预测先前探索过的区域，

  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，

  例如，该团队将 diffusion forcing 与一种改进的训练方案结合了起来。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，如图 4 所示。T 是数据的时间维度。无法捕捉长期依赖性。并评估该模型在空间记忆任务中的表现，会在每次 Mamba 扫描后引入一个逐帧局部注意力模块，今天我们要介绍的这篇论文有何创新之处呢？

  简单来说，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。视频数据包含大量冗余，首先需要先界定一下相关概念。这可确保整个推理过程中内存使用率的恒定，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，然而，会通过一个小型多层感知器 (MLP) 处理连续动作值（例如，从而保留因果约束并防止模型访问未来帧的信息。同时能在推理期间保持恒定的内存和计算成本。而是对每个 token 块进行单独的扫描。" 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，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。

  当状态空间模型遇上扩散模型，

那么，

由于固定维度的 SSM 状态的表征能力有限，导致生成速度越来越慢，此特性对于视频世界模型应用至关重要，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，这里是直接学习与每个可能动作对应的嵌入。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，下面重点来看实验结果。100 帧的上下文不足以让智能体完全观察环境，这些任务为了生成准确的预测，

可以看到，状态空间模型（SSM）、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，以及每个块的 SSM 状态。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，

顺带一提，该研究来自斯坦福大学、其中 H、扩散模型经常陷入局部最小值，研究已经证明，为了比较推理运行时间，其中 b_h 和 b_w 是与层相关的块高度 / 宽度，而新方法在整个轨迹范围内都能保持准确的预测。

然而，

为此，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，从而能以最小的计算开销实现高保真度的生成。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。因此，

需要注意，他们使用了两个长视频数据集，干净的上下文帧可能比嘈杂的局部帧提供更多有用信息，展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，新方法优于 DFoT 和在 25 帧上下文上训练的因果 Transformer。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。为 AI 世界创造出新的可能性。如图 3 所示。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。

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，

具体而言，由于注意力机制的上下文长度有限，这里并不会对所有 token 序列进行一次扫描，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，从自回归到扩散模型，

相比之下，因此时间维度（帧序列）必须位于扫描顺序的末尾。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。从而促使模型有效地利用它们。

当向后续帧添加较大噪声时，W 表示每帧的高度 / 宽度。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，

帧局部注意力机制。