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新智元报道⑩、【新智元导读】「矩阵」不再是科幻⑰！Matrix-Game震撼来袭⑦，突破边界带来交互式引擎①。只需一句话⑪，沙漠森林等任意场景可控生成⑤，动作丝滑操控①，360°视角自由切换⑲，沉浸感爆棚⑬。

黑客帝国中的「矩阵」①，已照进现实⑭。

指尖轻点⑨，一个细节满满⑦、物理规则完美运转的虚拟世界就此诞生⑮。

这个曾经只在科幻大片出现的场景④，如今「空间智能」就帮人类实现了⑤。

继之前刷屏的单张图片生成虚拟世界Matrix Zero之后❶，昆仑万维又来搞事情了⑯！

这次⑨，他们再度撕裂技术边界❶，推出Matrix系巅峰之作——Matrix-Game⑨。

技术报告：https://github.com/SkyworkAI/Matrix-Game/blob/main/assets/report.pdf

项目主页：https://matrix-game-homepage.github.io

这是一个不仅能生成虚拟世界⑤，更让你成为世界主宰的交互式创世引擎⑯。

在这个空间智能时代❸，视频生成⑮、3D建模⑰、交互控制的融合之力⑲，正彻底颠覆人类与虚拟世界的连接方式▓。

直通「创世之神」②、简单来说②，Matrix-Game就是通往「创世神」之路的超级加速器▓。

它是Matrix系列在交互世界生成领域的首次惊艳落地⑯，一个专为游戏世界量身打造的交互式世界基础模型⑮。

Matrix-Game的强大之处在于⑦，不仅能在开放世界里「造」出高质量场景③，还能精准控制里面的细节⑮。

现在⑤，只需要输入一个指令⑧，即可自由探索④、操控⑬，甚至创造出细节丰富⑨、物理规则合理的虚拟世界⑨。

多场景可控生成⑥、比如沙漠⑥、森林❶、山丘⑫、冰原❶、河流等场景③，Matrix-Game可一键生成⑳。

这种多场景泛化能力②，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性⑬，覆盖了不同地形⑳、天气⑫、生物群系的Minecraft场景④。

依次是：沙漠②、海滩④、山丘❶、河流⑯、森林

它还能支持前进⑫、跳跃①、攻击等细节操作⑤，会根据用户的输入③，准确响应⑭。

不论是敲击键盘⑰，还是鼠标滑动③，操作体验非常丝滑❷，仿佛置身于真实世界⑦。

依次是：前进①、后退④、向左⑧、向右⑧、跳跃⑱、攻击

包括视角移动③，可实现360°无死角生成②。

依次是：视角移动向上❶、向下⑦、向左⑭、向右

依次是：视角移动左上①、左下①、右上⑰、右下

现在⑨，只需把场景和交互控制融合▓，便会惊叹Matrix-Game无与伦比的技术实力⑨。

不论是前进⑥、后退⑩，向左④、向右⑤，Matrix-Game不仅能精准响应⑮，而且周边物理环境生成的稳定性极高⑨。

左右滑动查看⑨、再比如②，跳跃攻击等幅度大的动作⑱，更是对AI空间生成提出了高难度的考验⑳。

Matrix-Game模拟了真实物理规律⑥，精准拿捏⑲。

它生成的虚拟世界不仅视觉连贯⑰、细节逼真②，还严格遵守了自然物理规律⑱，如重力③、碰撞等⑥。

这种高保真表现⑦，显着提升了沉浸感①，让用户仿佛「身临其境」⑲。

总而言之⑰，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成❷，包括基础运动⑰、复合运动⑬、视角运动等⑪。

泛化场景生成①、更令人兴奋的是⑬，Matrix-Game展现出向非Minecraft游戏环境泛化的潜力⑱，为更广泛的应用奠定了基础⑩。

比如⑪，生成赛博风格的城市②。

还有古建筑风格的场景⑥，都能无限生成❶。

由上可见①，Matrix-Game这一突破性成果⑲，直接点燃了虚拟世界的无限可能⑥。

它不仅刷新了交互式世界生成的技术天花板⑩，更为构建通用虚拟世界基座树立了全新标杆①。

那么⑰，它是如何做到的呢❷？

解密Matrix-Game

三大技术核心⑪、接下来⑰，让我们一一拆解Matrix-Game的三大「秘密武器」②。

大规模高质量Matrix-Game-MC数据集

数据是AI模型的「养分」⑬，其质量和丰富度直接决定了模型的成败⑬。

为此⑩，昆仑万维团队自主构建了大规模Matrix-Game-MC数据集⑯，为复杂环境的动态学习和交互模式训练❷，提供了坚实的基础⑤。

它涵盖了「无标注预训练数据」和精细标注的「有标注可控数据」⑬，兼顾了数据规模和质量⑱。

无标注预⑱、训练数据❸、从6000小时的MineDojo数据中①，研究者通过三阶段过滤机制❷，筛选出近千小时高质量数据④。

具体来说⑭，经过了 画质与美学过滤❶； 非游戏内容剔除⑤； 动态与视角稳定性过滤⑱。

有标注可控数据①、这里⑤，采用了两种策略⑤，生成数千小时的精细标注数据⑧。

探索智能体：利用VPT agent在 MineRL环境中进行自动探索⑦，生成包含精确键盘与鼠标控制信号的Minecraft视频数据⑳，支持可控性学习⑤。

程序化模拟：基于Unreal Engine手动构建清晰⑪、标注精确的交互场景⑯，提供位置信息①、动作标注⑯、以及环境反馈信号⑬，生成高精度⑳、无噪声的可控标注数据⑭，助力高保真动作-响应建模❷。

核心架构：从图像出发构建可控交互世界

基于当前最火的扩散模型技术⑯，Matrix-Game打造了一个从图像到世界生成的创新框架⑯。

只需输入一个指令⑮、鼠标移动⑦，它就能生成连贯⑮、可控的互动视频④，兼顾视觉精度③、时序一致性和物理合理性⑨。

整体架构的设计❶，有三大核心亮点：

1. 图像到世界建模⑰、它不依赖语言提示③，仅基于视觉信号建模空间几何⑭、物体运动⑩，及物理交互①，强调空间智能能力⑧。

输入形式是以单张参考图像为起点③，生成交互式视频❶。

在交互可控生成上⑲，融合了用户动作输入⑱，通过多模态扩散模型⑰，直接生成虚拟游戏世界的视频内容⑬。

自回归式视频生成⑧、Matrix-Game支持自回归方式scaling生成长度①，可持续生成高一致性长视频内容⑦。

每次⑲，它会以前一视频最后k=5帧作为运动上下文❷，逐段递进生成❸，确保了时间上的连贯性⑥。

此外⑥，通过随机扰动②、随机删除①、分类引导策略⑪，可缓解时序漂移和误差积累⑮，确保了时间连贯性⑯。

3. 可控交互设计▓、对于交互设计⑩，键盘动作是以离散token表达⑫，视角移动动作则以连续token表达③。

同时❶，它采用了GameFactory控制模块❸，融入多模态Diffusion Transformer架构⑲，并利用CFG提升对控制信号的鲁棒响应能力⑭。

得益于这一架构⑫，使得Matrix-Game在生成交互世界时⑭，既能保持视觉上的惊艳效果⑭，又能精准响应用户指令⑰。

统一评测体系①、接下来⑯，如何去全面⑩、科学地评估交互世界生成模型的性能⑧？

为此⑲，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系⑪。

它从视觉质量❷、时间一致性⑯、交互可控性⑩，以及物理规则理解四个关键维度⑲，来进行量化评估⑭。

视觉质量⑰、：基于人类视觉系统标准⑯，评估每一帧图像清晰度⑪、结构一致性与真实感⑨。

时间一致性⑥、：衡量视频的动态连贯性⑧，包括运动连续性▓、节奏平滑性与时间稳定性❷。

交互可控性▓、：测试生成结果是否准确响应用户输入的控制信号⑨，涵盖离散控制和连续控制⑲。

物理规则理解⑬、：验证生成视频是否遵循物理常识与空间一致性⑥。

这一体系的提出⑬，填补了行业在交互性⑧、物理一致性等维度的评测空白⑪，为模型的迭代优化提供了科学依据③。

而且⑩， GameWorld Score首次实现了对「感知质量+控制能力+物理合理性」的全方位衡量❸。

它不仅为Matrix-Game性能提供了全面量化的依据⑨，也为整个交互世界生成领域⑱，树立了统一的标准⑫。

刷新SOTA⑩、重塑交互式世界生成标杆④、在实验评估中⑥，通过两阶段训练策略⑰，17B参数规模的大模型在空间理解❸、物理交互建模⑰，以及用户指令响应方面❶，取得了显着的突破④。

在GameWorld Score评测系统中⑱，Matrix-Game在以上四大评测维度中全面领先❷，超越了业内着名开源基线——Decart的Oasis和微软的MineWorld⑮。

尤其是⑫，新模型在交互可控性和物理一致性等关键指标上⑱，表现尤为突出③。

在双盲评实验中⑪，用户更倾向于选择Matrix-Game生成的视频：

96.3%总体偏好率⑨，生成效果更真实⑯、连贯⑬、可信⑧；

93.76%动作控制偏好⑭，准确响应键盘与鼠标指令⑤；

98.23%视觉质量得分❸，单帧画面更清晰美观⑦；

89.56%时间一致性得分①，动态流畅⑯，无闪烁跳变⑫。

在控制性能上⑯，Matrix-Game可实现「运动」「攻击」等动作高达90%+准确率⑭；细粒度视角控制下依然保持高精度响应②。

此外②，Matrix-Game在8大典型Minecraft场景中⑩，也全面领先⑬。

模型展现出卓越的环境适应与泛化能力③，可广泛应用于复杂动态的虚拟世界交互任务⑰。

Matrix-Game用事实证明⑤，它不仅能「看得清」❸，更能「动得准②、控得稳」⑭，是当前最强的交互式世界生成基座模型之一①。

多领域革命引擎❷、解锁交互宇宙▓、作为空间智能领域的先锋之作⑭，Matrix-Game不仅是一个技术突破⑩，更是一个跨行业的赋能引擎②。

通过融合视频生成⑭、三维建模与交互控制等核心技术⑨，空间智能不仅支持更加自然⑱、直观③、沉浸的体验▓，也在具身智能⑭、影视制作⑰、游戏开发等领域展现出巨大潜力⑭。

Matrix-Game强大的交互式生成能力②，未来将在多个领域掀起深远的变革⑫。

虚拟游戏世界快速搭建⑬、老黄曾表示⑤，「用不了十年⑰，我们就能看到游戏中每一个像素都是由AI生成的」▓。

Matrix-Game的诞生③，让这一预言又近了一步⑬。

传统游戏世界构建⑩，往往依赖人工设计和3D建模⑫，开发周期长⑭、成本高⑰。

而且⑮，许多游戏地图和任务缺乏多样性⑦，难以满足玩家对高自由度探索需求⑥。

对于游戏开发者⑤，Matrix-Game能以低成本⑤、高效率生成细节丰富⑯、可控的游戏地图与任务环境⑦，极大地缩短了开发周期❸。

不论是开放世界RPG的广袤大陆⑨，还是沙盒游戏的动态地形⑫，Matrix-Game都能根据指令实时生成❷，赋予玩家更高自由度的探索体验❸。

同时⑰，其物理一致性确保了游戏世界的真实感❷、沉浸感▓。

具身智能体训练与测试⑥、具身智能①，也称物理AI❷，是AI下一个前沿❶。

它能够让智能体在物理世界中⑰，具备感知⑧、推理和行动的能力⑮。然而❶，现实开发和测试中❸，具身智能面临着多种挑战⑭。

比如⑬，环境复杂性不足⑪，测试场景单一⑭，测试中难以复现现实世界动态性和复杂性②，导致训练效果较为有限⑤。

又或是③，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力⑤，成本高昂等等⑮。

在红杉最新演讲中⑫，Jim Fan将「物理图灵测试」称之为AI的下一个北极星②，即智能体在虚拟和物理世界无缝操作❶，展现出与人类无异的能力⑳。

而Matrix-Game以高保真的交互世界生成能力⑧，为智能体提供逼真的训练环境⑬，直接助力这一目标的实现④。

从上面demo中不难看出④，Matrix-Game可快速生成高度逼真虚拟场景❶，森林⑰、山丘⑩、冰原⑥、蘑菇等❸，涵盖了多样地形⑦、物体元素❸，多样化场景定制⑲。

这种环境不仅视觉细节丰富⑤，还严格遵守物理规律❷，可以为具身智能提供接近真实世界的训练场⑩。

另外④，支持前进⑳、跳跃⑥、抓取等精细动作❸，Matrix-Game还能让智能体实时②、细致的交互⑥。

未来⑮，Matrix-Game通过模拟极端天气⑭、家庭环境等⑲，训练机器人⑭、服务智能体⑯，推动通用具身智能的实现▓。

影视与元宇宙内容生产⑭、在影视与元宇宙领域⑤，虚拟场景往往依赖3D建模和特效团队⑫，一个好莱坞特效场景制作可能耗费数月❶，甚至数年⑥，成本动辄数百万⑨。

一些现有虚拟世界❶，多为静态或有限的交互❶，难以满足元宇宙用户对自由探索和实时互动的需求⑥。

Matrix-Game能以更高效生产真实合理的动态虚拟空间⑨，直接赋能创意内容制作与沉浸式体验的开发❶。

它为导演⑤、元宇宙开发者提供了一个革命性工具④，将重塑虚拟内容创作的未来❷。

教育与仿真系统构建❶、Matrix-Game在教育⑯、仿真系统构建领域中⑲，同样大有可为⑤。

即⑩，通过生成高度可控⑫、交互丰富的虚拟学习环境⑲，为学生和专业人士提供一个沉浸式训练平台⑬。

举个栗子③，在医学教育中⑭，或许就可以利用Matrix-Game模拟手术室场景⑲，让学生身临其境练习复杂操作❸。

在航空航天领域⑳，则可以用于生成逼真的飞行模拟环境⑯，帮助飞行员提升应对突发状况的能力❸。

这些虚拟场景的搭建❷，不仅能降低培训成本⑩，还能通过交互反馈提升学习效果⑲。

此外④，在文化遗产保护⑮、零售电商❶、数字孪生与智能城市规划等领域中⑯，Matrix-Game未来将会释放无限的潜力⑮。

它让世界不再是静态的画卷▓，而是可以被探索①、被操控⑫、被创造的活宇宙⑥。

下一步❶，Matrix-Game还将继续迭代优化⑮，带领我们迈向更加智能⑭、沉浸的虚拟世界▓。

参考资料：

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