生成不遗忘，「超长时序」世界模型，北大EgoLCD长短时记忆加持

北大等发布EgoLCD，解决长视频内容漂移难题

【导读】视频生成模型总是「记性不好」？生成几秒钟后物体就变形、背景就穿帮？北大、中大等机构联合发布EgoLCD，借鉴人类「长短时记忆」机制，首创稀疏KV缓存+LoRA动态适应架构，彻底解决长视频「内容漂移」难题，在EgoVid-5M基准上刷新SOTA！让AI像人一样拥有连贯的第一人称视角记忆。

随着Sora、Genie等模型的爆发，视频生成正从「图生动」迈向「世界模拟器」的宏大目标。

然而，在通往「无限时长」视频生成的路上，横亘着一只拦路虎------「内容漂移」（Content Drift）。

你是否发现，现有的视频生成模型在生成长视频时，往往也是「金鱼记忆」：前一秒还是蓝色瓷砖，后一秒变成了白色墙壁；原本手里的杯子，拿着拿着就变成了奇怪的形状；

对于第一人称（Egocentric）视角这种晃动剧烈、交互复杂的场景，模型更是极其容易「迷失」。

生成长视频不难，难的是「不忘初心」。

近日，来自北京大学、中山大学、浙江大学、中科院和清华大学 的研究团队，提出了一种全新的长上下文扩散模型EgoLCD，不仅引入了「类脑的长短时记忆」设计，还提出了一套全新的结构化叙事Promp方案，成功让AI在生成长视频时「记住」场景布局和物体特征。

在EgoVid-5M基准测试中，EgoLCD在时间一致性 和生成质量 上全面碾压OpenSora、SVD等主流模型，向构建具身智能世界模型迈出了关键一步！

在长视频生成中，传统的自回归（AR）模型非常容易出现生成式遗忘。

这就像让一个人蒙眼画画，画着画着就偏离了最初的构图。对于第一人称视频（如Ego4D数据集）来说，剧烈的相机抖动和复杂的手物交互，让这种「漂移」更加致命。

传统的Transformer虽然有注意力机制，但面对长序列，计算量呈二次方爆炸根本存不下那么多历史信息；而简单的滑动窗口又会丢掉早期的关键信息。

EgoLCD (Egocentric Video Generation with Long Context Diffusion) 将长视频生成重新定义为一个「高效且稳定的内存管理问题」。

EgoLCD 设计了一种类似人类大脑的双重记忆机制：

长期记忆（Long-Term Sparse KV Cache）： 不再傻傻地缓存所有Token，而是利用稀疏注意力机制，只存储和检索最关键的「语义锚点」（比如房间的布局、关键物体的特征）。这不仅大大降低了显存占用，还锁死了全局一致性。
短期记忆（Attention+LoRA）： 利用LoRA作为隐式记忆单元，增强短窗口注意力的适应性，快速捕捉当前视角的剧烈变化（如手的快速移动）。

一句话总结：长期记忆负责「稳」，短期记忆负责「快」。

为了防止模型在训练时「偷懒」，团队设计了一种特殊的损失函数。它强制模型生成的每一帧，都要与从长期记忆库中检索到的「历史片段」保持语义对齐。

这就像给AI戴上了一个「紧箍咒」，一旦它生成的画面开始「胡编乱造」（漂移），Loss就会惩罚它，迫使它回归原本的设定。

EgoLCD抛弃了简单的文本提示，采用了一种分段式的、包含时间逻辑的结构化剧本。

**训练时：**使用GPT-4o生成极其详尽的帧级描述，训练模型将视觉细节与文字严格对应。

**推理时：**SNP充当「外部显性记忆」，通过检索前序片段的Prompt，引导当前片段的生成，确保故事线和视觉风格的连贯。

为了公正地评测「不遗忘」的能力，研究团队甚至专门开发了一套新指标------NRDP (Normalized Referenced Drifting Penalty)，专门用来惩罚那些「虎头蛇尾」、越往后质量越差的模型。

实验结果显示：

**一致性碾压：**在NRDP-Subject（主体一致性）和NRDP-Background（背景一致性）上，EgoLCD取得了压倒性优势，漂移率极低。

**超越基线：**相比SVD、DynamiCrafter和OpenSora等顶流模型，EgoLCD在EgoVid-5M基准上的CD-FVD（时序连贯性）和动作一致性指标均为最佳。

**极长生成：**展示了长达60秒的连贯视频生成（如一名演讲者从黄昏讲到深夜），人物衣着、背景楼宇细节始终如一，没有发生形变！

EgoLCD不仅仅是一个视频生成模型，它更像是一个「第一人称世界模拟器」。

通过生成长时程、高一致性的第一人称视频，EgoLCD能够为具身智能（机器人）提供海量的训练数据，模拟复杂的物理交互和长序列任务（如做饭、修理）。

正如Sora让人们看到了世界模型的雏形，EgoLCD则让「通过视频教会机器人理解世界」的梦想，变得前所未有的清晰。