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English(EN) Game2World Engine: Unlocking In-the-Wild Gameplay Videos for World Model Training

Game2World Engine 清理游戏视频以用于 AI 世界模型训练

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了 Game2World Engine，这是一个全面的框架，旨在清理和准备野外游戏视频以用于训练世界模型。该引擎将接地和移除特定游戏用户界面的过程形式化，否则这些界面可能会在训练数据中引入偏差和不相关的动态。该框架包括提取 UI 资源、合成干净素材的工具，以及一个名为 GameCleaner 的无掩码模型，该模型可以有效移除 HUD 元素，同时保留底层场景内容和时间动态。在没有 UI 的数据上训练世界模型已显示出性能的显著提高。 AI

影响 该框架可以显著提高源自视频游戏的 AI 世界模型的训练数据的质量和可扩展性。

排序理由 研究论文，详细介绍了一个新的数据准备框架和模型。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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Game2World Engine 清理游戏视频以用于 AI 世界模型训练

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研究论文，详细介绍了一个新的数据准备框架和模型。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Wenxuan Shen, Dongna Jin, Dongping Chen ·

    Game2World引擎：解锁野外游戏视频以训练世界模型

    arXiv:2608.24680v1 Announce Type: new Abstract: Video games provide a scalable source of training data for video world models, offering diverse environments, complex interactions, and abundant in-the-wild gameplay videos. However, raw gameplay footage entangles the game world wit…

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