GameFactory 框架由香港大学与快手科技联合研发，旨在解决游戏视频生成中的场景泛化难题。该框架利用预训练的视频扩散模型，在开放域视频数据上训练，生成全新多样化的游戏场景，避免了特定游戏数据集的过度依赖。
GameFactory 采用三阶段训练策略，结合 LoRA 微调、动作控制模块训练和参数保留，实现受控游戏视频生成。研究团队还发布了高质量动作标注视频数据集 GF-Minecraft，并发现交叉注意力机制和拼接方法在处理不同控制信号时表现优异。此外，框架支持自回归动作控制，可生成无限长度的交互式游戏视频。
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