論文の概要: Honeycomb: Constant-Size Scene Memory Representation for Video World Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.37690v2
• Date: Wed, 30 Sep 2026 23:30:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-03 01:19:23.526872
• Title: Honeycomb: Constant-Size Scene Memory Representation for Video World Models
• Title（参考訳）: Honeycomb:ビデオワールドモデルのための定サイズシーンメモリ表現
• Abstract要約: ビデオワールドモデルは、長期ビデオ生成時の一貫性を維持するためにシーンメモリを必要とする。 We introduced Honeycomb, a video world model built on HexMemory。 WorldScoreとRealEstate10Kの実験では、HexMemoryの機能ストレージを世代毎に一定に保ちながら、強力なビデオ生成品質と再検討の一貫性が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.478192594069455
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video world models require persistent scene memory to maintain consistency during long-horizon video generation. Existing spatial memories accumulate RGB observations or latent features, increasing storage requirements as generation proceeds. We introduce Honeycomb, a video world model built on HexMemory, our proposed low-rank representation for storing scene features in a fixed-size memory with a total of six spatial and spatiotemporal planes. A feed-forward writer maps each generated chunk into new plane features. As the spatial coverage or temporal range expands, we warp the previous planes while preserving their dimensions, then fuse them with the new features through confidence-weighted pooling and a learned residual correction. A reader retrieves latents from HexMemory to condition subsequent video generation. The writer processes only observations from the new chunk, avoiding per-scene optimization and repeated processing of the full history. Experiments on WorldScore and RealEstate10K demonstrate strong video generation quality and robust revisit consistency while keeping HexMemory feature storage constant throughout generation. Code and additional visualizations are available on our project page at https://jackswl.github.io/honeycomb/.
• Abstract（参考訳）: ビデオワールドモデルは、長時間水平ビデオ生成時の一貫性を維持するために永続的なシーンメモリを必要とする。 既存の空間記憶は、RGBの観測や遅延した特徴を蓄積し、生成が進むにつれて記憶要求が増加する。 我々は,HexMemory上に構築されたビデオワールドモデルであるHoneycombを紹介した。 フィードフォワードライターは、生成された各チャンクを新しいプレーン機能にマップする。 空間的範囲や時間的範囲が拡大するにつれて、それらの次元を保ちながら以前の平面をワープし、信頼度重み付けと学習された残差補正によって新しい特徴と融合する。 読み手は、HexMemoryから潜伏者を検索し、後続のビデオ生成を条件とする。 ライターは、新しいチャンクからの観察のみを処理し、シーンごとの最適化と全履歴の繰り返し処理を避ける。 WorldScoreとRealEstate10Kの実験では、HexMemoryの機能ストレージを世代毎に一定に保ちながら、強力なビデオ生成品質と堅牢なリビジット一貫性が示されている。 コードと追加の視覚化は、プロジェクトのページhttps://jackswl.github.io/honeycomb/.com/で公開されています。

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