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新智元报道②、【新智元导读】「矩阵」不再是科幻❸！Matrix-Game震撼来袭⑦，突破边界带来交互式引擎③。只需一句话⑲，沙漠森林等任意场景可控生成⑯，动作丝滑操控❷，360°视角自由切换④，沉浸感爆棚▓。

黑客帝国中的「矩阵」④，已照进现实⑳。

指尖轻点⑤，一个细节满满⑨、物理规则完美运转的虚拟世界就此诞生③。

这个曾经只在科幻大片出现的场景⑥，如今「空间智能」就帮人类实现了⑩。

继之前刷屏的单张图片生成虚拟世界Matrix Zero之后④，昆仑万维又来搞事情了⑳！

这次④，他们再度撕裂技术边界⑮，推出Matrix系巅峰之作——Matrix-Game⑧。

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⑥，更让你成为世界主宰的交互式创世引擎③。

在这个空间智能时代⑧，视频生成⑳、3D建模⑯、交互控制的融合之力②，正彻底颠覆人类与虚拟世界的连接方式⑱。

直通「创世之神」⑳、简单来说❷，Matrix-Game就是通往「创世神」之路的超级加速器❶。

它是Matrix系列在交互世界生成领域的首次惊艳落地⑦，一个专为游戏世界量身打造的交互式世界基础模型⑬。

Matrix-Game的强大之处在于⑥，不仅能在开放世界里「造」出高质量场景❸，还能精准控制里面的细节❷。

现在⑰，只需要输入一个指令③，即可自由探索⑪、操控❶，甚至创造出细节丰富⑦、物理规则合理的虚拟世界❸。

多场景可控生成③、比如沙漠⑫、森林⑱、山丘④、冰原⑥、河流等场景⑪，Matrix-Game可一键生成⑦。

这种多场景泛化能力⑮，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性⑪，覆盖了不同地形④、天气⑨、生物群系的Minecraft场景▓。

依次是：沙漠⑯、海滩⑨、山丘⑭、河流⑳、森林

它还能支持前进⑥、跳跃④、攻击等细节操作⑪，会根据用户的输入⑪，准确响应⑮。

不论是敲击键盘②，还是鼠标滑动②，操作体验非常丝滑⑱，仿佛置身于真实世界⑧。

依次是：前进⑧、后退⑰、向左⑰、向右⑳、跳跃⑭、攻击

包括视角移动⑨，可实现360°无死角生成⑳。

依次是：视角移动向上⑪、向下⑮、向左③、向右

依次是：视角移动左上⑮、左下⑪、右上⑥、右下

现在⑩，只需把场景和交互控制融合⑬，便会惊叹Matrix-Game无与伦比的技术实力❷。

不论是前进⑪、后退⑨，向左⑰、向右⑫，Matrix-Game不仅能精准响应⑯，而且周边物理环境生成的稳定性极高▓。

左右滑动查看⑯、再比如❶，跳跃攻击等幅度大的动作⑫，更是对AI空间生成提出了高难度的考验❶。

Matrix-Game模拟了真实物理规律⑬，精准拿捏①。

它生成的虚拟世界不仅视觉连贯⑯、细节逼真⑨，还严格遵守了自然物理规律⑩，如重力⑦、碰撞等②。

这种高保真表现②，显着提升了沉浸感⑨，让用户仿佛「身临其境」⑫。

总而言之⑧，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成⑩，包括基础运动②、复合运动▓、视角运动等⑧。

泛化场景生成⑤、更令人兴奋的是①，Matrix-Game展现出向非Minecraft游戏环境泛化的潜力⑤，为更广泛的应用奠定了基础⑲。

比如①，生成赛博风格的城市⑰。

还有古建筑风格的场景⑲，都能无限生成⑰。

由上可见①，Matrix-Game这一突破性成果⑪，直接点燃了虚拟世界的无限可能⑩。

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⑩。

那么⑥，它是如何做到的呢❸？

解密Matrix-Game

三大技术核心❶、接下来⑭，让我们一一拆解Matrix-Game的三大「秘密武器」⑥。

大规模高质量Matrix-Game-MC数据集

数据是AI模型的「养分」②，其质量和丰富度直接决定了模型的成败⑰。

为此▓，昆仑万维团队自主构建了大规模Matrix-Game-MC数据集⑤，为复杂环境的动态学习和交互模式训练⑬，提供了坚实的基础②。

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」④，兼顾了数据规模和质量⑨。

无标注预①、训练数据❶、从6000小时的MineDojo数据中⑮，研究者通过三阶段过滤机制⑮，筛选出近千小时高质量数据⑮。

具体来说⑫，经过了 画质与美学过滤⑲； 非游戏内容剔除⑩； 动态与视角稳定性过滤⑳。

有标注可控数据⑨、这里⑨，采用了两种策略⑰，生成数千小时的精细标注数据⑨。

探索智能体：利用VPT agent在 MineRL环境中进行自动探索⑮，生成包含精确键盘与鼠标控制信号的Minecraft视频数据⑯，支持可控性学习⑬。

程序化模拟：基于Unreal Engine手动构建清晰①、标注精确的交互场景③，提供位置信息⑯、动作标注⑯、以及环境反馈信号⑳，生成高精度②、无噪声的可控标注数据⑩，助力高保真动作-响应建模▓。

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⑳，Matrix-Game打造了一个从图像到世界生成的创新框架⑮。

只需输入一个指令❸、鼠标移动⑧，它就能生成连贯⑪、可控的互动视频⑩，兼顾视觉精度⑪、时序一致性和物理合理性▓。

整体架构的设计⑩，有三大核心亮点：

1. 图像到世界建模⑩、它不依赖语言提示⑬，仅基于视觉信号建模空间几何④、物体运动⑳，及物理交互⑲，强调空间智能能力▓。

输入形式是以单张参考图像为起点④，生成交互式视频⑱。

在交互可控生成上❶，融合了用户动作输入⑥，通过多模态扩散模型⑧，直接生成虚拟游戏世界的视频内容⑱。

自回归式视频生成⑦、Matrix-Game支持自回归方式scaling生成长度❷，可持续生成高一致性长视频内容⑪。

每次①，它会以前一视频最后k=5帧作为运动上下文⑧，逐段递进生成④，确保了时间上的连贯性⑳。

此外⑯，通过随机扰动⑱、随机删除⑧、分类引导策略⑧，可缓解时序漂移和误差积累❶，确保了时间连贯性❷。

3. 可控交互设计⑲、对于交互设计⑨，键盘动作是以离散token表达②，视角移动动作则以连续token表达❷。

同时⑥，它采用了GameFactory控制模块⑲，融入多模态Diffusion Transformer架构③，并利用CFG提升对控制信号的鲁棒响应能力❸。

得益于这一架构③，使得Matrix-Game在生成交互世界时⑧，既能保持视觉上的惊艳效果①，又能精准响应用户指令⑳。

统一评测体系⑤、接下来⑫，如何去全面⑨、科学地评估交互世界生成模型的性能④？

为此⑱，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系⑩。

它从视觉质量⑱、时间一致性❷、交互可控性⑱，以及物理规则理解四个关键维度⑲，来进行量化评估①。

视觉质量④、：基于人类视觉系统标准❷，评估每一帧图像清晰度⑩、结构一致性与真实感⑧。

时间一致性⑧、：衡量视频的动态连贯性⑩，包括运动连续性❷、节奏平滑性与时间稳定性⑳。

交互可控性⑲、：测试生成结果是否准确响应用户输入的控制信号⑪，涵盖离散控制和连续控制❶。

物理规则理解④、：验证生成视频是否遵循物理常识与空间一致性⑪。

这一体系的提出⑧，填补了行业在交互性▓、物理一致性等维度的评测空白⑯，为模型的迭代优化提供了科学依据⑧。

而且⑦， 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▓。

它不仅为Matrix-Game性能提供了全面量化的依据⑭，也为整个交互世界生成领域⑳，树立了统一的标准⑦。

刷新SOTA⑭、重塑交互式世界生成标杆⑬、在实验评估中③，通过两阶段训练策略⑧，17B参数规模的大模型在空间理解▓、物理交互建模⑦，以及用户指令响应方面⑩，取得了显着的突破❷。

在GameWorld Score评测系统中⑰，Matrix-Game在以上四大评测维度中全面领先⑮，超越了业内着名开源基线——Decart的Oasis和微软的MineWorld▓。

尤其是⑨，新模型在交互可控性和物理一致性等关键指标上▓，表现尤为突出⑲。

在双盲评实验中⑨，用户更倾向于选择Matrix-Game生成的视频：

96.3%总体偏好率▓，生成效果更真实⑬、连贯①、可信⑳；

93.76%动作控制偏好⑫，准确响应键盘与鼠标指令③；

98.23%视觉质量得分❶，单帧画面更清晰美观④；

89.56%时间一致性得分⑤，动态流畅⑩，无闪烁跳变⑦。

在控制性能上⑮，Matrix-Game可实现「运动」「攻击」等动作高达90%+准确率②；细粒度视角控制下依然保持高精度响应①。

此外⑪，Matrix-Game在8大典型Minecraft场景中①，也全面领先⑱。

模型展现出卓越的环境适应与泛化能力⑭，可广泛应用于复杂动态的虚拟世界交互任务⑲。

Matrix-Game用事实证明⑲，它不仅能「看得清」⑮，更能「动得准❷、控得稳」⑤，是当前最强的交互式世界生成基座模型之一②。

多领域革命引擎⑱、解锁交互宇宙❷、作为空间智能领域的先锋之作⑩，Matrix-Game不仅是一个技术突破▓，更是一个跨行业的赋能引擎⑬。

通过融合视频生成⑫、三维建模与交互控制等核心技术⑲，空间智能不仅支持更加自然⑱、直观⑥、沉浸的体验⑤，也在具身智能⑱、影视制作⑯、游戏开发等领域展现出巨大潜力②。

Matrix-Game强大的交互式生成能力⑪，未来将在多个领域掀起深远的变革❷。

虚拟游戏世界快速搭建⑭、老黄曾表示⑨，「用不了十年⑨，我们就能看到游戏中每一个像素都是由AI生成的」⑳。

Matrix-Game的诞生⑩，让这一预言又近了一步⑩。

传统游戏世界构建❸，往往依赖人工设计和3D建模⑪，开发周期长⑲、成本高⑱。

而且⑯，许多游戏地图和任务缺乏多样性❸，难以满足玩家对高自由度探索需求▓。

对于游戏开发者⑯，Matrix-Game能以低成本▓、高效率生成细节丰富⑭、可控的游戏地图与任务环境❶，极大地缩短了开发周期❶。

不论是开放世界RPG的广袤大陆⑭，还是沙盒游戏的动态地形⑯，Matrix-Game都能根据指令实时生成⑮，赋予玩家更高自由度的探索体验⑫。

同时⑪，其物理一致性确保了游戏世界的真实感⑪、沉浸感②。

具身智能体训练与测试⑨、具身智能⑧，也称物理AI④，是AI下一个前沿⑧。

它能够让智能体在物理世界中⑧，具备感知⑬、推理和行动的能力⑦。然而❸，现实开发和测试中❷，具身智能面临着多种挑战⑨。

比如②，环境复杂性不足⑰，测试场景单一⑳，测试中难以复现现实世界动态性和复杂性③，导致训练效果较为有限①。

又或是⑯，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力②，成本高昂等等②。

在红杉最新演讲中❸，Jim Fan将「物理图灵测试」称之为AI的下一个北极星③，即智能体在虚拟和物理世界无缝操作⑨，展现出与人类无异的能力⑧。

而Matrix-Game以高保真的交互世界生成能力⑦，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⑫。

从上面demo中不难看出⑮，Matrix-Game可快速生成高度逼真虚拟场景⑬，森林⑤、山丘⑲、冰原⑱、蘑菇等⑧，涵盖了多样地形⑥、物体元素⑯，多样化场景定制⑱。

这种环境不仅视觉细节丰富⑰，还严格遵守物理规律⑥，可以为具身智能提供接近真实世界的训练场⑧。

另外⑭，支持前进⑪、跳跃▓、抓取等精细动作⑬，Matrix-Game还能让智能体实时❷、细致的交互⑫。

未来⑪，Matrix-Game通过模拟极端天气②、家庭环境等⑤，训练机器人⑬、服务智能体⑤，推动通用具身智能的实现⑲。

影视与元宇宙内容生产⑯、在影视与元宇宙领域⑩，虚拟场景往往依赖3D建模和特效团队❶，一个好莱坞特效场景制作可能耗费数月⑲，甚至数年①，成本动辄数百万▓。

一些现有虚拟世界⑨，多为静态或有限的交互⑱，难以满足元宇宙用户对自由探索和实时互动的需求⑤。

Matrix-Game能以更高效生产真实合理的动态虚拟空间③，直接赋能创意内容制作与沉浸式体验的开发⑱。

它为导演❶、元宇宙开发者提供了一个革命性工具⑧，将重塑虚拟内容创作的未来⑪。

教育与仿真系统构建⑨、Matrix-Game在教育⑰、仿真系统构建领域中③，同样大有可为⑩。

即⑬，通过生成高度可控⑪、交互丰富的虚拟学习环境⑨，为学生和专业人士提供一个沉浸式训练平台⑧。

举个栗子⑮，在医学教育中⑳，或许就可以利用Matrix-Game模拟手术室场景⑯，让学生身临其境练习复杂操作⑧。

在航空航天领域③，则可以用于生成逼真的飞行模拟环境④，帮助飞行员提升应对突发状况的能力⑮。

这些虚拟场景的搭建⑭，不仅能降低培训成本❶，还能通过交互反馈提升学习效果④。

此外⑭，在文化遗产保护⑦、零售电商⑤、数字孪生与智能城市规划等领域中⑩，Matrix-Game未来将会释放无限的潜力①。

它让世界不再是静态的画卷⑱，而是可以被探索③、被操控⑩、被创造的活宇宙④。

下一步❶，Matrix-Game还将继续迭代优化❷，带领我们迈向更加智能⑦、沉浸的虚拟世界③。

参考资料：

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