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视频世界模型在长时序生成任务中常面临动态稳定性下降问题，表现为人物动作停滞、场景结构崩解等现象。为提升其鲁棒性，研究引入光流约束以精确建模像素级运动连续性，结合历史记忆机制保留跨帧语义一致性，并采用多步训练策略分阶段优化时序建模能力。实验表明，该技术组合可显著延缓模型退化，使10秒以上动态场景的连贯性提升超40%，有效支撑高质量长视频生成。

为应对视频世界模型在长时间交互中普遍存在的运动不合理与场景崩坏问题，研究提出一种增强长时稳定性的交互式建模框架。该框架创新性地融合光流约束以保障像素级运动连续性，引入历史记忆机制以维持跨帧语义一致性，并采用多步训练策略优化时序建模能力。实验表明，该方法显著提升了动态场景在数十秒级交互中的结构稳定性与物理合理性，为长时视频理解与生成任务提供了可靠的技术支撑。