GameNGen(发音为“游戏引擎”)是一个生成扩散模型,它能够在第2节的设置下学习模拟游戏。为了收集该模型的训练数据,我们首先使用教师强制目标训练一个独立的模型与环境进行交互。这两个模型(代理和生成模型)依次进行训练。在训练过程中,代理的全部行为和观察语料 T a g e n t {\displaystyle {\mathcal {T}}_{agent}} 被保留下来,并在第二阶段成为生成模型的训练数据集。见图 3。