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^h English (en)	'''Video Quality.''' We use the auto-regressive setup described in Section [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#S2 2], where we iteratively sample frames following the sequences of actions defined by the ground-truth trajectory, while conditioning the model on its own past predictions. When sampled auto-regressively, the predicted and ground-truth trajectories often diverge after a few steps, mostly due to the accumulation of small amounts of different movement velocities between frames in each trajectory. For that reason, per-frame PSNR and LPIPS values gradually decrease and increase respectively, as can be seen in Figure [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#S5.F6 6]. The predicted trajectory is still similar to the actual game in terms of content and image quality, but per-frame metrics are limited in their ability to capture this (see Appendix [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#A1.SS1 A.1] for samples of auto-regressively generated trajectories).
^h Spanish (es)	'''Calidad del vídeo.''' Utilizamos la configuración autorregresiva descrita en la sección [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#S2 2], en la que muestreamos iterativamente los fotogramas siguiendo las secuencias de acciones definidas por la trayectoria del ground truth, mientras condicionamos el modelo a sus propias predicciones pasadas. Cuando se muestrean autorregresivamente, las trayectorias predichas y las del ground truth suelen divergir después de unos pocos pasos, principalmente debido a la acumulación de pequeñas diferencias en las velocidades de movimiento entre los fotogramas de cada trayectoria. Por ese motivo, los valores de PSNR y LPIPS por fotograma disminuyen y aumentan gradualmente, respectivamente, como puede verse en la figura [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#S5.F6 6]. La trayectoria predicha sigue siendo similar a la del juego real en términos de contenido y calidad de imagen, pero las métricas por fotograma son limitadas en su capacidad para captar esto (véase el apéndice [https://arxiv.org/html/2408.14837v1#A1.SS1 A.1] para ver muestras de trayectorias generadas autorregresivamente).
^h Chinese (zh)	视频质量我们使用第[https://arxiv.org/html/2408.14837v1#S2 2]节中描述的自回归设置，按照真实轨迹所定义的动作序列对帧进行迭代采样，同时将模型自身的过往预测作为条件。自回归采样时，预测轨迹和真实轨迹常常在几步后发生偏离，这主要是由于不同轨迹的帧间积累了少量不同的运动速度。因此，如图[https://arxiv.org/html/2408.14837v1#S5.F6 6]所示，每帧的PSNR和LPIPS值分别逐渐降低和增加。预测的轨迹在内容和图像质量方面仍与实际游戏相似，但每帧指标在捕捉这一点的能力上有限（自动回归生成的轨迹样本见附录[https://arxiv.org/html/2408.14837v1#A1.SS1 A.1]）。