論文の概要: GROME: GROunding Factorized MEmory into Video World Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.39812v2
• Date: Fri, 30 Oct 2026 13:16:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-02 22:05:31.43277
• Title: GROME: GROunding Factorized MEmory into Video World Models
• Title（参考訳）: GROME:ビデオワールドモデルにファクトリーを組み込む
• Abstract要約: GROMEは、静的シーンと動的エンティティの両方にわたる長い水平コヒーレンスのためのビデオワールドモデルを拡張する、新しいファクタライズドメモリフレームワークである。 GROMEは3つの相乗的コンポーネントを介して動作する: 1) 静的動的ファクトリゼーションは、歴史的証拠を静的および動的コンポーネントに分離し、静的なシーン幾何学と動的エンティティ状態を別々に保存する; 2) ローカルメモリ検索は、空間的に整列された静的履歴を選択して、最新の動的エンティティ状態と共に幾何的ドリフトを排除し、時間的連続性を保証する; 3) トレーニング自由メモリ注入は、ファクタライズされたメモリを、そのネイティブな条件付け経路を介してビデオワールドモデルにシームレスに基底付ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.92696407678947
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long-horizon consistency is essential for video world models, yet it becomes difficult to maintain once observed content falls outside the context window. Existing memory mechanisms either retrieve history as implicit context, which remains constrained by context capacity and entangles static and dynamic information or consolidate history into explicit global representations, which struggle to model evolving dynamics and accumulate geometric errors. To overcome these limitations, we introduce GROME, a novel factorized memory framework that augments video world models for long-horizon coherence across both static scenes and dynamic entities. GROME operates via three synergistic components: 1) Static-Dynamic Factorization decouples historical evidence into static and dynamic components, preserving static scene geometry and dynamic entity states separately; 2) Local Memory Retrieval selects spatially aligned static history to eliminate geometric drift alongside the latest dynamic entity states to ensure temporal continuity; 3) Training-Free Memory Injection seamlessly grounds the factorized memory into video world models via their native conditioning pathways. Experiments on long-horizon revisit scenarios demonstrate that GROME substantially enhances scene persistence and dynamic entity fidelity over existing methods, all while preserving the visual quality and controllability of the frozen backbone without additional training. Beyond self-rollouts, GROME readily accommodates external observations as plug-and-play memory, unlocking flexible and controllable video continuation and scene exploration.
• Abstract（参考訳）: ビデオワールドモデルには長い水平一貫性が不可欠であるが、観察されたコンテンツがコンテキストウィンドウの外に落ちてしまえば、メンテナンスが困難になる。 既存の記憶機構は、履歴を暗黙の文脈として取り出すが、これは文脈の容量に制約され続け、静的な情報や動的情報を絡み合わせるか、あるいは履歴を明示的なグローバルな表現にまとめる。 これらの制限を克服するために,静的シーンと動的エンティティの両方にわたる長水平コヒーレンスのためのビデオワールドモデルを拡張する,新しいファクタライズドメモリフレームワークであるGROMEを紹介した。 GROMEは3つの相乗的コンポーネントを介して動作する。 1)静的・動的因子化は、歴史的証拠を静的・動的構成要素に分離し、静的シーン形状と動的実体状態を別々に保存する。 2)局所記憶検索は,時間的連続性を確保するために,最新の動的実体状態とともに幾何的ドリフトを排除するために,空間的に整列した静的履歴を選択する。 3) 学習自由メモリインジェクションは, 要因化されたメモリを, ネイティブコンディショニング経路を介して, ビデオワールドモデルにシームレスに固定する。 長期にわたる再訪シナリオの実験では、GROMEは既存の手法よりもシーンの持続性と動的エンティティの忠実性を大幅に向上する一方で、凍結したバックボーンの視覚的品質と制御性を追加のトレーニングなしで維持することを示した。 自己ロールアウト以外にも、GROMEは外部観察をプラグアンドプレイメモリとして容易に対応し、フレキシブルで制御可能なビデオ継続とシーン探索をアンロックする。

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