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，生成全新且多样化的游戏场景。此外，GameFactory还采用三阶段训练策略，避免对特定游戏数据集的过度依赖，支持生成多样化的游戏场景。

同时，GameFactory框架还支持自回归动作控制，能生成无限长度的交互式游戏视频。研究团队还发布了高质量的动作标注视频数据集GF-Minecraft，供框架训练和评估使用。