转身世界就变样？WorldMem用记忆让AI生成的世界拥有了一致性

近年来，基于视频生成模型的可交互世界生成引发了广泛关注。尽管现有方法在生成质量和交互能力上取得了显著进展，但由于上下文时间窗口受限，生成的世界在长时序下严重缺乏一致性。

针对这一问题，南洋理工大学 S-Lab、北京大学与上海 AI Lab 的研究者提出了创新性的世界生成模型——WorldMem，通过引入记忆机制，实现了长时序一致的世界生成。

WorldMem 在 Minecraft 数据集上进行了大规模训练，支持在多样化场景中自由探索和动态变化，并在真实数据集上验证了方法的可行性。

• 论文名称：WorldMem: Long-term Consistent World Simulation with Memory
• 项目主页： https://xizaoqu.github.io/worldmem
• 论文代码：https://github.com/xizaoqu/WorldMem
• Demo：https://huggingface.co/spaces/yslan/worldmem

研究背景

世界生成模型在近期受到了广泛关注，如谷歌的 Genie 2 [1]、阿里的 The Matrix [2]、Meta 的 Navigation World Models [4] 等。这些方法在生成质量与交互性方面取得了显著进展，但长时一致性问题仍未得到有效解决。

举例：当我们控制视角先向右转，再向左转。

在传统方法中，回看时场景内容会发生显著变化。

在 WorldMem 中，我们在世界生成模型中引入记忆机制，实现了一致的世界生成。

方法效果

WorldMem 通过引入记忆机制，实现了长时序下世界生成的一致性。智能体可在广阔的动作空间中探索多样场景，生成结果在视角和位置变化后仍保持良好的几何一致性。

同时，WorldMem 还支持时间一致性建模。比如在雪地中放置南瓜灯，随着时间推移，模型不仅保留该物体，还能生成其逐渐融化周围积雪的细节，体现真实的事件演化过程。

方法

WorldMem 模型的主要结构如下图所示，包含三大核心模块：

• 条件生成模块
• 记忆读写模块
• 记忆融合模块

条件生成模块——支持交互与持续生成的条件视频生成主干

我们基于 Oasis [5] 和 Conditional DiT [6] 构建了世界生成基模型，并采用 Diffusion Forcing [3] 训练策略，使模型能在有限上下文下实现自回归式长时生成。

尽管扩散模型结合自回归训练具备一定的长时生成能力，但仍受限于上下文窗口，易出现遗忘问题，导致生成内容逐渐失真。为此，我们引入记忆机制，以增强模型的长期一致性。

记忆读写模块——负责历史信息的存取与精准检索

• 记忆库（Memory Bank）：构建生成的长期记忆

为缓解上下文窗口带来的遗忘问题，我们引入了记忆机制，作为一个持续更新的外部缓冲区，帮助模型回顾过去，保持场景在时间上的连续性。

我们设计的记忆库用于存储生成过程中的关键历史信息。每个记忆单元包含图像帧及其对应的状态（视角位姿与时间戳）。随着生成推进，记忆库不断积累，构建起一套可检索的时间记录。

• 记忆检索（Memory Retrieve）：高效选出最相关的历史帧

由于每次生成仅能参考少量历史帧，我们设计了一种贪心匹配算法，从庞大的记忆库中高效筛选关键信息：

1. 计算相似度（基于视野重叠与时间差异）；
2. 选取与当前场景最接近的记忆单元；
3. 过滤冗余，确保选出的记忆代表性强、信息多样。

这一过程不仅提升了生成效率，也保障了历史信息的有效利用。

记忆融合模块——融合关键历史帧，引导当前生成

在长时序视频生成中，仅依赖当前帧难以维持场景一致性。我们引入记忆融合模块，通过融合关键历史帧，引导当前生成，使模型在视角或场景变化后，仍能还原先前内容。

不同于 StreamingT2V [7]、SlowFast [8] 等方法主要依赖高层语义特征，我们更关注细节重建与空间一致性，因此需要更精细的历史关联机制。

• Memory Attention：连接过去与现在

我们采用跨注意力机制，实现当前帧与历史帧的动态交互：

• 为当前帧和记忆帧添加状态嵌入（位姿 + 时间）；
• 通过注意力计算，提取与当前场景最相关的记忆信息，生成融合特征用于引导生成。

这种方式实现了历史信息的高效利用与精准检索，显著增强生成的一致性。

• 状态嵌入设计：精细表达空间与时间

为提升融合效果，我们设计了两类嵌入：

• 位姿嵌入：采用 Plücker 坐标表达空间位置；
• 时间嵌入：使用 MLP 映射时间戳。

二者相加构成最终状态特征。此外，我们引入相对嵌入机制：

• 查询帧使用零向量，仅依赖记忆帧的相对状态；
• 并采用帧独立检索策略，确保每帧都能单独提取最相关历史信息。

整体上，记忆融合模块显著提升了模型的空间理解与细节保持能力，是实现稳定、连贯世界生成的关键组成部分。

实验

在 Minecraft 上的结果

我们在 Minecraft 基准测试中评估了所提方法，结果显示：

• 在短时生成中，传统方法易出现一致性问题，而引入记忆机制后，生成质量与一致性明显提升；
• 在长时推理中，传统方法性能显著下降，而我们的方法在各项指标上保持优势，展现出良好的长期稳定性。

• 长时序生成对比

下图展示了不同消融设置下，模型在 300 帧序列上的 PSNR 变化。结果表明：

• 缺少记忆模块或采用随机检索的方法，在短时间内即出现一致性下降；
• 缺少相对位置编码的模型，在 100 帧后性能明显退化；
• 完整方法在 300 帧以上仍保持稳定一致性，展现出优越的长期建模能力。

• 可视化结果

与仿真数据（Ground Truth）相比，WorldMem 能够基于记忆条件输入，准确建模世界场景，同时支持动态变化（如降雨），并保持良好的时间一致性。

WorldMem 支持与生成世界的交互，例如在沙漠中放置干草堆或在草原上种植作物。这些事件会被写入记忆库，并影响后续生成。当用户回到曾种植作物的位置时，不仅能看到作物仍在，还能观察其从发芽到生长的过程，体现出模型对时间动态的建模能力。

• 在真实场景上的结果

我们同时也将我们的方法在真实场景数据上做了验证，结果显示，加入记忆机制后，我们的方法能够增强真实世界生成的一致性。

更多定制轨迹的结果:

更多细节请参考我们的论文与项目主页。

展望

近年来，视频生成模型（如 WAN 2.1 [9]、Hunyuan [10] 等）展现出惊人的世界生成与仿真能力，验证了其在理解与生成复杂环境中的潜力。

我们相信，未来交互式视频生成模型将在虚拟仿真、交互智能等领域发挥越来越重要的作用。

WorldMem 为世界一致性建模迈出了关键一步，随着技术发展，视频生成模型有望成为构建真实、持久、交互式虚拟世界的核心引擎。

欢迎对该方向感兴趣的研究者、开发者与我们交流探讨！

参考文献

[1] Genie 2: A large-scale foundation world model. 2024.

[2] The Matrix: Infinite-Horizon World Generation with Real-Time Moving Control. arXiv 2024.

[3] Diffusion Forcing: Next-token Prediction Meets Full-Sequence Diffusion. NeurIPS 2024.

[4] Navigation World Models. CVPR 2025.

[5] Oasis: A universe in a transformer. 2024.

[6] Scalable Diffusion Models with Transformers. ICCV 2023.

[7] StreamingT2V: Consistent, Dynamic, and Extendable Long Video Generation from Text. arXiv 2024.

[8] Slow-Fast Learning for Action-Conditioned Long Video Generation. arXiv 2024.

[9] Wan: Open and Advanced Large-Scale Video Generative Models. arXiv 2025.

[10] HunyuanVideo: A Systematic Framework For Large Video Generative Models. arXiv 2024.

文章来自于“机器之心”，作者“肖泽琪”。