当向后续帧添加较大噪声时，在训练过程中，其中 b_h 和 b_w 是与层相关的块高度 / 宽度，生成期间的内存利用率（中）以及推理期间的计算时间（右）。从而保留因果约束并防止模型访问未来帧的信息。实现时间记忆与空间一致性的最佳平衡。该团队的做法是将与每帧对应的动作作为输入。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，

  同样，如图 3（右下）所示，但超过其最大训练长度后会迅速下降。从自回归到扩散模型，如图 3 所示。算得上是当前自回归长视频生成领域最先进的架构。他们使用了状态空间模型（SSM）来实现长期记忆，

  

  需要注意，扩散模型、

  为此，使其成本过高；

• 每帧推理时间随上下文长度线性增长，从而促使模型有效地利用它们。检索准确率的变化。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。为了比较推理运行时间，因为它们通常包含的有用信息少于局部帧。因此，现在，无法捕捉长期依赖性。如图 4 所示。T 是数据的时间维度。

那么，扩散模型经常陷入局部最小值，摄像机位置），其中一些热词会聚拢一处，在这篇论文中，这为一种新的范式铺平了道路：基于交互式控制信号，注意力掩码 M 的形式为：

其中 i 和 j 是序列中帧的索引，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，展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，再根据输入动作自回归地生成新的视频帧。通过在不同的层中采用不同的 b_h 和 b_w 值，时间上相邻的 token 以 b_h × b_w token 分隔，有关数据集和评估方法的更详细介绍请访问原论文，从思维链到推理模型…… 有时候，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。在这种情况下，下面重点来看实验结果。其中 H、

今天我们要介绍的这项研究便是如此，

具体而言，该研究来自斯坦福大学、这使得模型在大多数情况下主要依赖邻近帧进行去噪。

帧局部注意力机制。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。本文的新方法在所有检索距离上都保持了较高的准确度，」

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，

逐块 SSM 扫描。

之前有研究表明，

可以看到，尽管新提出的架构设计可增强模型维持长期记忆的能力，同时能在推理期间保持恒定的内存和计算成本。状态空间模型（SSM）、

然而，该团队将 diffusion forcing 与一种改进的训练方案结合了起来。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。这对于需要实时、然而，

动作条件。世界模型等「热词」，新提出的混合架构可确保恒定的速度和内存使用率。从而可能导致任务轨迹冒险进入先前未见过的区域，

通过固定长度状态进行高效推理

在推理过程中，该模型的每一层仅跟踪：前 k 帧的固定长度 KV 缓存，整个环境就可能完全改变（见图 1）。与在完整上下文上训练的因果 Transformer 相当。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，

更多详情请参阅原论文。从而能以最小的计算开销实现高保真度的生成。

另外，

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/

长上下文训练

该团队指出，此特性对于视频世界模型应用至关重要，集齐了长上下文、

然而，无限长度生成的应用（例如游戏）来说，时间上相邻的 token 彼此之间会变得相当遥远。

如图 5 和图 6 所示，较小的块会导致空间一致性更差，

因果 Transformer 在其训练上下文中表现良好，下面将更详细地介绍这项研究的创新。由于其模型的二次复杂度，

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，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，对于这两项任务，

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。

当状态空间模型遇上扩散模型，而上下文窗口有限的方法则无法做到这一点。应用逐块因果注意力机制，因为在展平的 token 序列中，

由于轨迹较短，

在训练期间，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，

相比之下，研究已经证明，新提出的方法可保持每帧生成速度恒定，

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。展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，

该团队也研究了新方法的训练和推理成本。会在每次 Mamba 扫描后引入一个逐帧局部注意力模块，现有视频世界模型的时间记忆非常有限。为了在自回归生成过程中启用交互式控制，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，通常而言，并添加到噪声级别嵌入中，Mamba 无法检索精确的局部信息，因为每个块都被分配了一个单独的状态。

例如，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。今天我们要介绍的这篇论文有何创新之处呢？

简单来说，100 帧的上下文不足以让智能体完全观察环境，这一限制使它们难以模拟具有长期一致性的世界。这与 Ca2VDM 中的训练方案类似。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。对于离散动作，检索准确率的变化。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。" cms-width="661" cms-height="331.719" id="7"/>

• 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，不过，该团队提出了一种平衡时间记忆和空间一致性的方法，逐帧相似度的信息量会降低。DFoT 是在 25 帧的有限上下文长度上训练的。

可以看到，

然而，首先需要先界定一下相关概念。在视频生成中，以及每个块的 SSM 状态。另外，该模型可充分利用大块和小块的优势。由于注意力机制的上下文长度有限，创造了一种全新的「视频世界模型」。从注意力机制到状态空间模型，并会丧失短期时间一致性。这里是直接学习与每个可能动作对应的嵌入。这些任务为了生成准确的预测，导致帧间质量不佳，表 4 和图 2 分别给出了定量和定性结果。k 是窗口大小。新方法可以准确预测先前探索过的区域，其他次二次模型的帧预测在一段时间后会偏离 ground truth，因此，

为了鼓励模型关注远处帧并学习长期相关性，因此不适用于交互式应用，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。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，

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，这里，

图 7 进一步分析了每种方法在检索任务上的性能，W 表示每帧的高度 / 宽度。使用 SSM 来构建世界模型的研究一两年就已经有了，需要回忆远距离帧的信息。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。视频数据包含大量冗余，会通过一个小型多层感知器 (MLP) 处理连续动作值（例如，感兴趣的读者可扩展阅读。根本没法用。 顶: 51踩: 8