自回归视频扩散模型通过序列生成帧来制作流式视频。其当前方法因固定锚定于第一帧，导致注意力缓存中的关键值表示占据特权位置，使生成的视频动态性不足、场景进展迟缓，呈现时间上的浅薄性。为此，AdaState 方法引入一个可自我演化的自适应状态来替代固定锚点。该状态是一个隐藏潜变量，模型在每个生成块中将其与内容一起去噪，但不进行渲染。模型通过同时关注前一状态和当前内容来生成场景锚点，使参考点随内容演化。这一设计将时间视为相对概念，为生成过程引入了循环性。实验证明，该自适应状态显著提升了视频动态性，能实现更丰富的运动和自然的场景进展。