浙大复旦等发布 WorldMemBench:260 例实测九款视频世界模型的记忆力
jiqizhixin · x · 2026-10-30
浙江大学、复旦大学、蚂蚁集团与南京大学联合推出 WorldMemBench,首个专门评估视频世界模型「记忆」能力的基准,覆盖 23 个类别的 260 个案例,测试了九款模型。核心设计:
- 离开再回来:用受控相机路径让镜头离开场景后重访,静态测试检验身份、外观与几何能否在间隔后保持,动态测试检验变化是否持久、事件是否连贯延续。
- 把记忆与画质分开:200 个静态 + 60 个动态案例,附带视频质量与相机跟随的诊断项,可区分「遗忘」与「没按要求的视角渲染」。
- 多次重访暴露短板:所有七项静态记忆指标的平均成绩在三次重访中持续下滑,说明当前模型难以长期维持世界状态。
评测维度含通用视频质量(成像/美学)、静态记忆(人物身份、物体外观与几何、环境重建等)、动态记忆(回程进度、持久性/重置、因果物理)与相机跟随精度,被测模型包括 HY-WorldPlay、SANA-WM、Matrix-Game 3/3.5、YUME、LingBot World、DreamX World 等。
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