在游戏开发领域，场景的多样性和创新性一直是一个难题。近期，香港大学与快手科技联手研发了一个名为 GameFactory 的创新框架，旨在解决游戏视频生成中的场景泛化问题。这一框架利用了预训练的视频扩散模型，能够在开放域的视频数据上进行训练，从而生成全新且多样化的游戏场景。视频扩散模型作为一种先进的生成技术，近年来在视频生成和物理模拟领域展现出巨大潜力。这些模型能够像视频生成工具一样，响应用户的操作输入，如键盘和鼠标，进而生成相应的游戏画面。然而，场

长期以来，如何仅凭单张图像高效生成高质量、广阔视角的3D场景一直是研究人员面临的挑战。传统方法往往依赖多视角数据，或需要耗时的逐场景优化，并且在背景质量和未见区域的重建上存在不足。现有技术在处理单视图3D场景生成时，常因信息不足而导致遮挡区域的错误或扭曲，背景模糊，以及难以推断未见区域的几何结构。而基于回归的模型虽然可以前馈方式进行新视角合成，但它们在处理复杂场景时面临巨大的内存和计算压力，因此大多局限于物体级别的生成或窄视角场景。为了