गेम विकास के क्षेत्र में, दृश्यों की विविधता और नवाचार हमेशा एक चुनौती रही है। हाल ही में, हांगकांग विश्वविद्यालय और काईशो टेक्नोलॉजी ने एक नवाचार फ्रेमवर्क गेमफैक्ट्री विकसित किया है, जिसका उद्देश्य गेम वीडियो निर्माण में दृश्य सामान्यकरण की समस्या को हल करना है। यह फ्रेमवर्क पूर्व-प्रशिक्षित वीडियो फैलाव मॉडल का उपयोग करता है, जिससे यह खुली डोमेन वीडियो डेटा पर प्रशिक्षण प्राप्त कर सकता है, और नए और विविध गेम दृश्यों का निर्माण कर सकता है। वीडियो फैलाव मॉडल, एक उन्नत निर्माण तकनीक के रूप में, पिछले वर्षों में वीडियो निर्माण और भौतिक अनुकरण के क्षेत्र में विशाल संभावनाएँ प्रदर्शित कर चुका है।

पाठ से चित्र生成 के क्षेत्र में, फैलाव मॉडल ने असाधारण क्षमताएं प्रदर्शित की हैं, लेकिन सौंदर्यशास्त्र चित्र生成 के मामले में अभी भी कुछ कमी है। हाल ही में, बाइटडांस और चाइना यूनिवर्सिटी ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी की शोध टीम ने एक नई तकनीक 'क्रॉस-एटेंशन वैल्यू मिक्सिंग कंट्रोल' (VMix) एडेप्टर पेश की है, जिसका उद्देश्य生成 चित्रों की गुणवत्ता में सुधार करना और विभिन्न दृश्य अवधारणाओं के प्रति सामान्यता बनाए रखना है। VMix एडेप्टर का केंद्रीय विचार है कि यह बेहतर स्थितात्मक नियंत्रण के माध्यम से कार्य करता है।

सुदृढीकरण शिक्षा ने हाल के वर्षों में कई सफलताएँ हासिल की हैं, लेकिन इसकी नमूना दक्षता कम होने के कारण यह वास्तविक दुनिया में उपयोग में सीमित है। विश्व मॉडल एक पर्यावरण उत्पादन मॉडल के रूप में इस समस्या के समाधान के लिए संभावनाएँ प्रदान करता है। यह उच्च नमूना दक्षता के साथ सुदृढीकरण शिक्षा एजेंटों को प्रशिक्षित करने के लिए एक अनुकरण वातावरण के रूप में कार्य कर सकता है। वर्तमान में, अधिकांश विश्व मॉडल वातावरण की गतिशीलता को अनुकरण करने के लिए विन्यासित संभावित चर श्रृंखला का उपयोग करते हैं। हालाँकि, इस संकुचित सघन विन्यासित प्रतिनिधित्व की विधि सुदृढीकरण शिक्षा के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण दृश्य विवरणों की अनदेखी कर सकती है। इसी समय, फैलाव मॉडल पहले से ही छवि उत्पादन के क्षेत्र में प्रमुख बन गए हैं।