Honeycomb 发布:六平面固定大小场景记忆,让视频世界模型长程生成不失一致
Jack Wei Lun Shi · hf · 2026-10-03
视频世界模型在长程生成中需要持久的场景记忆，而现有方案累积 RGB 观测或隐特征，存储随生成不断增长。Honeycomb 提出基于 HexMemory 的低秩表示：用六个空间与时空平面构成固定大小记忆。
工作方式：前馈 writer 将每个生成片段映射为新的平面特征；随空间覆盖或时间范围扩大，对旧平面做 warp 保持维度不变，再通过置信度加权池化和可学习残差修正融合新特征；reader 从 HexMemory 检索隐变量条件化后续生成。writer 只处理新片段观测，避免逐场景优化和重复处理全部历史。
在 WorldScore 与 RealEstate10K 上的实验显示生成质量强、重访一致性稳健，且 HexMemory 特征存储在整个生成过程中保持恒定。代码与可视化已开源。
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