好的，我们开始。 视频生成的长程依赖：利用状态空间模型（SSM）处理分钟级长视频的记忆问题 大家好，今天我们来深入探讨一下视频生成领域的一个核心挑战：如何处理长视频中的长程依赖关系。特别地，我们将聚焦于如何利用状态空间模型（SSM）来解决分钟级长视频的记忆问题。 视频生成，尤其是长视频生成，面临着比图像生成更严峻的挑战。原因在于视频不仅需要生成清晰连贯的图像帧，更重要的是要保持帧与帧之间的时间一致性和语义连贯性。这种时间一致性要求模型能够记住并利用过去的信息来预测未来的帧，也就是要处理长程依赖关系。传统的循环神经网络（RNN）及其变体，如LSTM和GRU，在处理长程依赖方面存在固有的局限性，例如梯度消失和难以并行化。Transformer虽然在序列建模上取得了显著的成功，但在处理极长的视频序列时，其计算复杂度（O(n^2)，n为序列长度）会变得非常高昂。 而状态空间模型（SSM）提供了一种新的视角。SSM通过一个隐状态来对序列的历史信息进行压缩和表示，从而有效地处理长程依赖关系，并且在某些情况下，可以实现比Transformer更高效的计算。 1. 长程依赖的挑战与意义 在视频生成中， …