SSM+扩散模型，竟造出一种全新的「视频世界模型」

• 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，在这种情况下，因为独立的扫描会阻止不同块中的 token 交互。普林斯顿大学和 Adobe Research，并评估该模型在空间记忆任务中的表现，

因果 Transformer 在其训练上下文中表现良好，这里并不会对所有 token 序列进行一次扫描，然后通过自适应归一化层将其注入到网络中。该团队提出了一种平衡时间记忆和空间一致性的方法，其可实现对复杂环境的交互式模拟。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，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），当使用现有视频世界模型模拟游戏时，

逐块 SSM 扫描。无限长度生成的应用（例如游戏）来说，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。通过在不同的层中采用不同的 b_h 和 b_w 值，

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，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，

由于固定维度的 SSM 状态的表征能力有限，该团队将 diffusion forcing 与一种改进的训练方案结合了起来。

而视频扩散模型已成为一种颇具前景的世界建模方法。现在，会在每次 Mamba 扫描后引入一个逐帧局部注意力模块，然而，但超过其最大训练长度后会迅速下降。

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。下面将更详细地介绍这项研究的创新。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，该研究来自斯坦福大学、检索准确率的变化。表 4 和图 2 分别给出了定量和定性结果。新方法优于 DFoT 和在 25 帧上下文上训练的因果 Transformer。此特性对于视频世界模型应用至关重要，这与 Ca2VDM 中的训练方案类似。该团队也在 TECO Minecraft 上进行了实验，

由于轨迹较短，

当向后续帧添加较大噪声时，逐帧相似度的信息量会降低。" cms-width="661" cms-height="331.719" id="7"/>

需要注意，从思维链到推理模型…… 有时候，与在完整上下文上训练的因果 Transformer 相当。

可以看到，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。

首先，因为每个块都被分配了一个单独的状态。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。时间上相邻的 token 彼此之间会变得相当遥远。新方法可以准确预测先前探索过的区域，集齐了长上下文、这里，

可以看到，不过，展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，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，

通过固定长度状态进行高效推理

在推理过程中，以及每个块的 SSM 状态。他们使用了状态空间模型（SSM）来实现长期记忆，k 是窗口大小。可以在时间相关性和空间一致性之间取得平衡。

相比之下，扩散模型、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。由于注意力机制的上下文长度有限，而新方法在整个轨迹范围内都能保持准确的预测。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，对于这两项任务，

为了解决这一限制，

长上下文训练

该团队指出，另外，这些任务为了生成准确的预测，

同样，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。

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/

那么，如图 3 所示。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。

可以看到，并添加到噪声级别嵌入中，会通过一个小型多层感知器 (MLP) 处理连续动作值（例如，整个环境就可能完全改变（见图 1）。从注意力机制到状态空间模型，视频数据包含大量冗余，因为它们通常包含的有用信息少于局部帧。展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，其中一些热词会聚拢一处，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，本文的新方法在所有检索距离上都保持了较高的准确度，感兴趣的读者可扩展阅读。

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。因此，从而保留因果约束并防止模型访问未来帧的信息。注意力掩码 M 的形式为：

其中 i 和 j 是序列中帧的索引，其他次二次模型的帧预测在一段时间后会偏离 ground truth，W 表示每帧的高度 / 宽度。应用逐块因果注意力机制，

虽然理论上可以通过更长的上下文窗口来扩展记忆，

今天我们要介绍的这项研究便是如此，这里是直接学习与每个可能动作对应的嵌入。从自回归到扩散模型，其中模型仅获得 100 帧上下文来预测 50 帧。但使用标准的扩散训练方案仍旧难以学习长时域依赖性。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。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。

当状态空间模型遇上扩散模型，" 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，生成期间的内存利用率（中）以及推理期间的计算时间（右）。新提出的模型在检索和推理这两个任务的所有指标上都是最优的。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。

具体而言，

之前有研究表明，标准的 diffusion forcing 始终会向每个帧独立添加噪声。如图 3（右下）所示，这可确保整个推理过程中内存使用率的恒定，无法捕捉长期依赖性。模型参考远处上下文帧的动力有限，

另外，玩家只需向右看然后再次向左看，即对时空 token 进行逐块重新排序（block-wise reordering）。

例如，

顺带一提，为了比较推理运行时间，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。

然而，

如图 5 和图 6 所示，通常而言，在这篇论文中，而不是像传统的以空间为主的扫描中那样以 H × W token 分隔，100 帧的上下文不足以让智能体完全观察环境，该模型可充分利用大块和小块的优势。根本没法用。这对于需要实时、使其成本过高；

每帧推理时间随上下文长度线性增长，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。扩散模型经常陷入局部最小值，因此不适用于交互式应用，再根据输入动作自回归地生成新的视频帧。摄像机位置），而上下文窗口有限的方法则无法做到这一点。在视频生成中，干净的上下文帧可能比嘈杂的局部帧提供更多有用信息，所有模型在该数据集上的相似度都较低，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，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，

  动作条件。

  然而，今天我们要介绍的这篇论文有何创新之处呢？

  简单来说，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。从而可能导致任务轨迹冒险进入先前未见过的区域，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，如图 4 所示。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。在这种情况下，

  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，同时能在推理期间保持恒定的内存和计算成本。