GameNGen是一个完全由神经模型驱动的游戏引擎，能够实现与复杂环境的实时互动，并在长时间轨迹上保持高质量。它能够以每秒超过20帧的速度交互式模拟经典游戏《DOOM》，并且其下一帧预测的PSNR达到29.4，与有损JPEG压缩相当。人类评估者在区分游戏片段和模拟片段方面仅略优于随机机会。GameNGen通过两个阶段的训练：(1)一个RL-agent学习玩游戏并记录训练会话的动作和观察结果，成为生成模型的训练数据；(2)一个扩散模型被训练来预测下一帧，条件是过去的动作和观察序列。条件增强允许在长时间轨迹上稳定自回归生成。