Flow Equivariant World Models：面向动态环境结构化记忆的世界模型框架

该论文提出Flow Equivariant World Modeling框架，利用时间参数化对称性构建潜变量记忆，以稳定准确预测长时间跨度下的环境动态。 潜变量记忆随自身运动和外部物体推断运动进行等变变换，确保视野外区域信息对齐；该框架在2D和3D部分观测视频世界建模基准上优于当前最先进的扩散、记忆增强及循环世界模型。