清华大学 PPMem 利用平面原语提升 AI 视频世界模型的记忆能力

清华大学团队发布 Persistent Planer Memory (PPMem) 系统，通过存储扁平几何表面替代沉重的 3D 点云，解决生成式 AI 视频缺乏空间记忆与一致性的问题。 每个平面原语仅由 7 个参数定义，比逐像素表示紧凑数个数量级，在相机回访早期位置时能有效防止物体消失或变形。 该方法显著降低推理要求，使视频世界模型能生成连贯的长场景而非短片段，实现类似人类的空间记忆。