상태공간 모델을 사용하여 비디오 세계 모델의 장기 기억을 파악하는 Adobe 연구
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행동을 조건으로 미래 프레임을 예측하는 비디오 세계 모델은 에이전트가 역동적인 환경에서 계획하고 추론할 수 있도록 함으로써 인공 지능에 대한 엄청난 가능성을 제시합니다. 특히 비디오 확산 모델을 포함한 최근의 발전은 사실적인 미래 시퀀스를 생성하는 데 있어 인상적인 기능을 보여주었습니다. 그러나 장기 기억 유지라는 심각한 병목 현상이 남아 있습니다. 현재 모델은 기존 Attention 레이어를 사용하여 확장 시퀀스를 처리하는 데 드는 높은 계산 비용으로 인해 과거의 이벤트와 상태를 기억하는 데 어려움을 겪습니다. 이로 인해 장면에
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행동을 조건으로 미래 프레임을 예측하는 비디오 세계 모델은 에이전트가 역동적인 환경에서 계획하고 추론할 수 있도록 함으로써 인공 지능에 대한 엄청난 가능성을 제시합니다. 특히 비디오 확산 모델을 포함한 최근의 발전은 사실적인 미래 시퀀스를 생성하는 데 있어 인상적인 기능을 보여주었습니다. 그러나 장기 기억 유지라는 심각한 병목 현상이 남아 있습니다. 현재 모델은 기존 Attention 레이어를 사용하여 확장 시퀀스를 처리하는 데 드는 높은 계산 비용으로 인해 과거의 이벤트와 상태를 기억하는 데 어려움을 겪습니다. 이로 인해 장면에 대한 지속적인 이해가 필요한 복잡한 작업을 수행하는 능력이 제한됩니다. 스탠포드 대학, 프린스턴 대학, Adobe Research의 연구원들이 작성한 새로운 논문 “Long-Context State-Space Video World Models”는 이러한 과제에 대한 혁신적인 솔루션을 제안합니다.
상세 분석
그들은 상태 공간 모델(SSM)을 활용하여 계산 효율성을 희생하지 않고 시간 메모리를 확장하는 새로운 아키텍처를 도입합니다. 핵심 문제는 시퀀스 길이와 관련된 주의 메커니즘의 2차 계산 복잡성에 있습니다. 비디오 컨텍스트가 커짐에 따라 주의 계층에 필요한 리소스가 폭발적으로 증가하여 실제 응용 프로그램에 장기 메모리를 비실용적으로 만듭니다. 이는 특정 수의 프레임이 지나면 모델이 이전 이벤트를 효과적으로 “잊어” 장거리 일관성이나 장기간 추론이 필요한 작업의 성능을 방해한다는 것을 의미합니다. 저자의 주요 통찰력은 인과관계 모델링을 위해 상태공간 모델(SSM)의 고유한 강점을 활용하는 것입니다. 비인과적 비전 작업을 위해 SSM을 개조한 이전 시도와 달리, 이 작업은 시퀀스를 효율적으로 처리하는 데 있어 SSM의 장점을 완전히 활용합니다.
정리
제안된 LSSVWM(Long-Context State-Space Video World Model)은 몇 가지 중요한 설계 선택을 통합합니다. 블록별 SSM 스캐닝 방식: 이것이 설계의 핵심입니다. 단일 SSM 스캔으로 전체 비디오 시퀀스를 처리하는 대신 블록 방식 방식을 사용합니다. 이는 상당히 확장된 시간 기억을 위해 (블록 내에서) 일부 공간적 일관성을 전략적으로 교환합니다. 긴 시퀀스를 관리 가능한 블록으로 분할함으로써 블록 전체에 정보를 전달하는 압축된 “상태”를 유지하여 모델의 메모리 범위를 효과적으로 확장할 수 있습니다. Dense Local Attention: 블록별 SSM 스캐닝으로 인해 발생하는 공간적 일관성의 잠재적 손실을 보상하기 위해 모델은 Dense Local Attention을 통합합니다.
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