Game2World Engine: Unlocking In-the-Wild Gameplay Videos for World Model Training

• 类型：arxiv
• 标识：2608.24680
• 链接：https://arxiv.org/abs/2608.24680
• 主分类：engineering
• 形态：method
• 被引：0
• 被引来源：Semantic Scholar + OpenAlex
• S2被引：0
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：GameCleaner is proposed, a mask-free gameplay UI removal model that combines multimodal semantic understanding with video editing capabilities and improves overall VideoReward by 6.83% over those trained on UI-overlaid data.
• OpenAlex ID：W7204280262
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2608.24680
• DOI：10.48550/arxiv.2608.24680
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://arxiv.org/pdf/2608.24680
• OpenAlex更新：2026-08-31
• 副分类：multimodal
• 待LLM分类：否
• 标题中文：Game2World Engine：解锁真实游戏视频用于世界模型训练
• TLDR中文：介绍 GameCleaner，一个无需 mask 的游戏 UI 移除模型，结合多模态语义理解与视频编辑能力，整体 VideoReward 较在带 UI 数据上训练的模型提升 6.83%。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-08-26-agent-rag-longcontext-candidates.json
• [S2 enrich]
• [OpenAlex backfill]