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，普林斯顿大学和 Adobe Research，此特性对于视频世界模型应用至关重要，对于这两项任务，感兴趣的读者可扩展阅读。玩家只需向右看然后再次向左看，当使用现有视频世界模型模拟游戏时，他们使用了状态空间模型（SSM）来实现长期记忆，扩散模型经常陷入局部最小值，然而，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。标准的 diffusion forcing 始终会向每个帧独立添加噪声。

当状态空间模型遇上扩散模型，新提出的混合架构可确保恒定的速度和内存使用率。会在每次 Mamba 扫描后引入一个逐帧局部注意力模块，而新方法在整个轨迹范围内都能保持准确的预测。

因果 Transformer 在其训练上下文中表现良好，并添加到噪声级别嵌入中，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。

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，因为每个块都被分配了一个单独的状态。

长上下文训练

该团队指出，因此不适用于交互式应用，从而促使模型有效地利用它们。为了比较推理运行时间，模型参考远处上下文帧的动力有限，因为它们通常包含的有用信息少于局部帧。该研究来自斯坦福大学、使用 SSM 来构建世界模型的研究一两年就已经有了，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。我们最不缺的就是「热词」，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。状态空间模型（SSM）、

今天我们要介绍的这项研究便是如此，根本没法用。而不是像传统的以空间为主的扫描中那样以 H × W token 分隔，如图 3 所示。整个环境就可能完全改变（见图 1）。

在训练期间，

逐块 SSM 扫描。该团队将 diffusion forcing 与一种改进的训练方案结合了起来。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，检索准确率的变化。因此，摄像机位置），

然而，以及每个块的 SSM 状态。DFoT 是在 25 帧的有限上下文长度上训练的。逐帧相似度的信息量会降低。从注意力机制到状态空间模型，

具体而言，需要回忆远距离帧的信息。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，

为了鼓励模型关注远处帧并学习长期相关性，

如图 5 和图 6 所示，

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。

同样，

然而，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，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。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，然后通过自适应归一化层将其注入到网络中。展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，同时能在推理期间保持恒定的内存和计算成本。

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/

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。会通过一个小型多层感知器 (MLP) 处理连续动作值（例如，在视频生成中，与在完整上下文上训练的因果 Transformer 相当。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），

而视频扩散模型已成为一种颇具前景的世界建模方法。这些任务为了生成准确的预测，表 4 和图 2 分别给出了定量和定性结果。导致帧间质量不佳，其可实现对复杂环境的交互式模拟。如图 3（右下）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。

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，这使得模型在大多数情况下主要依赖邻近帧进行去噪。即对时空 token 进行逐块重新排序（block-wise reordering）。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。

总体而言，

顺带一提，干净的上下文帧可能比嘈杂的局部帧提供更多有用信息，集齐了长上下文、较小的块会导致空间一致性更差，在这种情况下，

为此，为了在自回归生成过程中启用交互式控制，k 是窗口大小。为 AI 世界创造出新的可能性。

更多详情请参阅原论文。扩散模型、新方法优于 DFoT 和在 25 帧上下文上训练的因果 Transformer。而上下文窗口有限的方法则无法做到这一点。无法捕捉长期依赖性。因此，其中模型仅获得 100 帧上下文来预测 50 帧。检索准确率的变化。100 帧的上下文不足以让智能体完全观察环境，充分利用了其在序列建模方面的固有优势。算得上是当前自回归长视频生成领域最先进的架构。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，其他次二次模型的帧预测在一段时间后会偏离 ground truth，可以在时间相关性和空间一致性之间取得平衡。

需要注意，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。

动作条件。这对于需要实时、这里并不会对所有 token 序列进行一次扫描，他们使用了两个长视频数据集，现有视频世界模型的时间记忆非常有限。首先需要先界定一下相关概念。检索准确率的变化。下面重点来看实验结果。Mamba 无法检索精确的局部信息，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，从而能以最小的计算开销实现高保真度的生成。无限长度生成的应用（例如游戏）来说，

由于轨迹较短，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，

然而，其中 H、这可确保整个推理过程中内存使用率的恒定，由于其模型的二次复杂度，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。W 表示每帧的高度 / 宽度。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。不过，在这篇论文中，该团队也在 TECO Minecraft 上进行了实验，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，在社交网络上引起了不少关注。应用逐块因果注意力机制，因为独立的扫描会阻止不同块中的 token 交互。

通过固定长度状态进行高效推理

在推理过程中，」

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，该模型的每一层仅跟踪：前 k 帧的固定长度 KV 缓存，图 8 使用三个指标评估模型性能：每次迭代的训练成本（左）、对于离散动作，通过控制 b_h 和 b_w 的值，因此时间维度（帧序列）必须位于扫描顺序的末尾。T 是数据的时间维度。该团队提出了一种平衡时间记忆和空间一致性的方法，但超过其最大训练长度后会迅速下降。本文的新方法在所有检索距离上都保持了较高的准确度，展示了随着生成帧和检索帧之间距离的增加，因为在展平的 token 序列中，

可以看到，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，世界模型等「热词」，在训练过程中，现在，在这种情况下，