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新智元报道❷、【新智元导读】「矩阵」不再是科幻⑱！Matrix-Game震撼来袭④，突破边界带来交互式引擎⑩。只需一句话⑳，沙漠森林等任意场景可控生成⑳，动作丝滑操控⑳，360°视角自由切换❸，沉浸感爆棚❷。

黑客帝国中的「矩阵」⑱，已照进现实⑭。

指尖轻点⑩，一个细节满满④、物理规则完美运转的虚拟世界就此诞生⑳。

这个曾经只在科幻大片出现的场景①，如今「空间智能」就帮人类实现了⑲。

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

这次▓，他们再度撕裂技术边界❷，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③，更让你成为世界主宰的交互式创世引擎❶。

在这个空间智能时代▓，视频生成⑨、3D建模⑲、交互控制的融合之力❸，正彻底颠覆人类与虚拟世界的连接方式⑫。

直通「创世之神」❶、简单来说⑧，Matrix-Game就是通往「创世神」之路的超级加速器⑬。

它是Matrix系列在交互世界生成领域的首次惊艳落地⑪，一个专为游戏世界量身打造的交互式世界基础模型⑨。

Matrix-Game的强大之处在于⑭，不仅能在开放世界里「造」出高质量场景⑱，还能精准控制里面的细节⑤。

现在⑦，只需要输入一个指令⑮，即可自由探索⑭、操控⑳，甚至创造出细节丰富②、物理规则合理的虚拟世界⑧。

多场景可控生成⑦、比如沙漠⑱、森林⑤、山丘❶、冰原▓、河流等场景⑦，Matrix-Game可一键生成①。

这种多场景泛化能力⑫，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性⑨，覆盖了不同地形⑥、天气⑧、生物群系的Minecraft场景❸。

依次是：沙漠⑬、海滩⑦、山丘⑯、河流▓、森林

它还能支持前进④、跳跃⑤、攻击等细节操作⑯，会根据用户的输入⑳，准确响应❷。

不论是敲击键盘⑥，还是鼠标滑动⑱，操作体验非常丝滑❶，仿佛置身于真实世界⑫。

依次是：前进⑩、后退⑱、向左⑬、向右⑮、跳跃②、攻击

包括视角移动⑪，可实现360°无死角生成⑤。

依次是：视角移动向上⑧、向下⑩、向左⑫、向右

依次是：视角移动左上⑥、左下⑦、右上⑫、右下

现在⑨，只需把场景和交互控制融合⑱，便会惊叹Matrix-Game无与伦比的技术实力▓。

不论是前进⑭、后退⑥，向左⑨、向右③，Matrix-Game不仅能精准响应⑰，而且周边物理环境生成的稳定性极高①。

左右滑动查看⑤、再比如❶，跳跃攻击等幅度大的动作⑦，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⑧，精准拿捏⑨。

它生成的虚拟世界不仅视觉连贯⑬、细节逼真❷，还严格遵守了自然物理规律⑰，如重力❶、碰撞等⑨。

这种高保真表现❷，显着提升了沉浸感⑳，让用户仿佛「身临其境」②。

总而言之⑭，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成❷，包括基础运动⑳、复合运动②、视角运动等⑱。

泛化场景生成⑤、更令人兴奋的是⑭，Matrix-Game展现出向非Minecraft游戏环境泛化的潜力①，为更广泛的应用奠定了基础⑬。

比如❶，生成赛博风格的城市⑦。

还有古建筑风格的场景⑪，都能无限生成⑩。

由上可见⑧，Matrix-Game这一突破性成果⑰，直接点燃了虚拟世界的无限可能⑤。

它不仅刷新了交互式世界生成的技术天花板⑱，更为构建通用虚拟世界基座树立了全新标杆⑭。

那么❶，它是如何做到的呢⑤？

解密Matrix-Game

三大技术核心❶、接下来⑯，让我们一一拆解Matrix-Game的三大「秘密武器」⑩。

大规模高质量Matrix-Game-MC数据集

数据是AI模型的「养分」⑳，其质量和丰富度直接决定了模型的成败⑯。

为此⑲，昆仑万维团队自主构建了大规模Matrix-Game-MC数据集⑲，为复杂环境的动态学习和交互模式训练⑦，提供了坚实的基础⑭。

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」⑪，兼顾了数据规模和质量⑫。

无标注预❸、训练数据⑲、从6000小时的MineDojo数据中④，研究者通过三阶段过滤机制⑰，筛选出近千小时高质量数据⑧。

具体来说⑥，经过了 画质与美学过滤①； 非游戏内容剔除①； 动态与视角稳定性过滤⑲。

有标注可控数据⑪、这里⑮，采用了两种策略⑪，生成数千小时的精细标注数据⑰。

探索智能体：利用VPT agent在 MineRL环境中进行自动探索④，生成包含精确键盘与鼠标控制信号的Minecraft视频数据❷，支持可控性学习⑩。

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⑱，提供位置信息②、动作标注⑦、以及环境反馈信号④，生成高精度④、无噪声的可控标注数据❷，助力高保真动作-响应建模②。

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⑮。

只需输入一个指令❸、鼠标移动⑰，它就能生成连贯❶、可控的互动视频⑮，兼顾视觉精度⑤、时序一致性和物理合理性⑬。

整体架构的设计⑪，有三大核心亮点：

1. 图像到世界建模⑧、它不依赖语言提示▓，仅基于视觉信号建模空间几何❶、物体运动③，及物理交互⑫，强调空间智能能力⑥。

输入形式是以单张参考图像为起点⑧，生成交互式视频⑯。

在交互可控生成上⑨，融合了用户动作输入⑲，通过多模态扩散模型④，直接生成虚拟游戏世界的视频内容⑲。

自回归式视频生成④、Matrix-Game支持自回归方式scaling生成长度⑨，可持续生成高一致性长视频内容⑰。

每次❷，它会以前一视频最后k=5帧作为运动上下文②，逐段递进生成❷，确保了时间上的连贯性①。

此外▓，通过随机扰动⑩、随机删除⑱、分类引导策略⑰，可缓解时序漂移和误差积累⑮，确保了时间连贯性⑭。

3. 可控交互设计⑱、对于交互设计⑲，键盘动作是以离散token表达⑯，视角移动动作则以连续token表达⑲。

同时⑪，它采用了GameFactory控制模块⑪，融入多模态Diffusion Transformer架构⑳，并利用CFG提升对控制信号的鲁棒响应能力⑫。

得益于这一架构❸，使得Matrix-Game在生成交互世界时❸，既能保持视觉上的惊艳效果▓，又能精准响应用户指令⑦。

统一评测体系②、接下来⑯，如何去全面⑪、科学地评估交互世界生成模型的性能⑲？

为此⑱，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系⑫。

它从视觉质量⑰、时间一致性⑧、交互可控性⑪，以及物理规则理解四个关键维度⑪，来进行量化评估❷。

视觉质量⑯、：基于人类视觉系统标准⑮，评估每一帧图像清晰度⑥、结构一致性与真实感③。

时间一致性⑯、：衡量视频的动态连贯性❶，包括运动连续性③、节奏平滑性与时间稳定性⑤。

交互可控性⑯、：测试生成结果是否准确响应用户输入的控制信号❷，涵盖离散控制和连续控制❶。

物理规则理解①、：验证生成视频是否遵循物理常识与空间一致性❷。

这一体系的提出⑭，填补了行业在交互性⑪、物理一致性等维度的评测空白⑮，为模型的迭代优化提供了科学依据⑥。

而且⑮， 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⑰。

它不仅为Matrix-Game性能提供了全面量化的依据③，也为整个交互世界生成领域❷，树立了统一的标准❸。

刷新SOTA⑪、重塑交互式世界生成标杆⑩、在实验评估中⑨，通过两阶段训练策略❷，17B参数规模的大模型在空间理解⑯、物理交互建模⑳，以及用户指令响应方面⑥，取得了显着的突破⑪。

在GameWorld Score评测系统中④，Matrix-Game在以上四大评测维度中全面领先⑬，超越了业内着名开源基线——Decart的Oasis和微软的MineWorld⑪。

尤其是④，新模型在交互可控性和物理一致性等关键指标上⑭，表现尤为突出⑰。

在双盲评实验中⑩，用户更倾向于选择Matrix-Game生成的视频：

96.3%总体偏好率⑫，生成效果更真实⑱、连贯⑰、可信⑭；

93.76%动作控制偏好⑤，准确响应键盘与鼠标指令⑦；

98.23%视觉质量得分②，单帧画面更清晰美观⑲；

89.56%时间一致性得分⑦，动态流畅⑥，无闪烁跳变⑤。

在控制性能上⑱，Matrix-Game可实现「运动」「攻击」等动作高达90%+准确率❶；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③。

模型展现出卓越的环境适应与泛化能力⑥，可广泛应用于复杂动态的虚拟世界交互任务⑤。

Matrix-Game用事实证明▓，它不仅能「看得清」⑳，更能「动得准⑳、控得稳」⑥，是当前最强的交互式世界生成基座模型之一⑨。

多领域革命引擎⑥、解锁交互宇宙⑬、作为空间智能领域的先锋之作❸，Matrix-Game不仅是一个技术突破⑪，更是一个跨行业的赋能引擎⑬。

通过融合视频生成⑰、三维建模与交互控制等核心技术❸，空间智能不仅支持更加自然③、直观⑬、沉浸的体验▓，也在具身智能⑥、影视制作⑮、游戏开发等领域展现出巨大潜力⑮。

Matrix-Game强大的交互式生成能力❸，未来将在多个领域掀起深远的变革⑳。

虚拟游戏世界快速搭建⑤、老黄曾表示⑨，「用不了十年⑦，我们就能看到游戏中每一个像素都是由AI生成的」②。

Matrix-Game的诞生⑨，让这一预言又近了一步⑭。

传统游戏世界构建⑰，往往依赖人工设计和3D建模⑯，开发周期长▓、成本高②。

而且⑩，许多游戏地图和任务缺乏多样性⑥，难以满足玩家对高自由度探索需求⑥。

对于游戏开发者▓，Matrix-Game能以低成本❸、高效率生成细节丰富⑲、可控的游戏地图与任务环境⑭，极大地缩短了开发周期⑯。

不论是开放世界RPG的广袤大陆②，还是沙盒游戏的动态地形⑦，Matrix-Game都能根据指令实时生成⑨，赋予玩家更高自由度的探索体验⑤。

同时⑮，其物理一致性确保了游戏世界的真实感▓、沉浸感⑭。

具身智能体训练与测试⑳、具身智能⑮，也称物理AI⑥，是AI下一个前沿⑫。

它能够让智能体在物理世界中❸，具备感知⑤、推理和行动的能力⑱。然而❸，现实开发和测试中⑦，具身智能面临着多种挑战⑩。

比如⑤，环境复杂性不足⑰，测试场景单一⑤，测试中难以复现现实世界动态性和复杂性⑰，导致训练效果较为有限④。

又或是▓，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力⑩，成本高昂等等▓。

在红杉最新演讲中⑳，Jim Fan将「物理图灵测试」称之为AI的下一个北极星⑭，即智能体在虚拟和物理世界无缝操作❷，展现出与人类无异的能力❶。

而Matrix-Game以高保真的交互世界生成能力⑰，为智能体提供逼真的训练环境⑨，直接助力这一目标的实现⑱。

从上面demo中不难看出⑰，Matrix-Game可快速生成高度逼真虚拟场景⑮，森林⑲、山丘⑰、冰原⑬、蘑菇等⑤，涵盖了多样地形⑤、物体元素⑱，多样化场景定制❶。

这种环境不仅视觉细节丰富⑤，还严格遵守物理规律①，可以为具身智能提供接近真实世界的训练场⑭。

另外⑯，支持前进⑧、跳跃⑳、抓取等精细动作⑥，Matrix-Game还能让智能体实时▓、细致的交互③。

未来⑥，Matrix-Game通过模拟极端天气⑦、家庭环境等⑪，训练机器人⑱、服务智能体⑮，推动通用具身智能的实现⑯。

影视与元宇宙内容生产⑬、在影视与元宇宙领域⑰，虚拟场景往往依赖3D建模和特效团队⑲，一个好莱坞特效场景制作可能耗费数月②，甚至数年⑦，成本动辄数百万⑳。

一些现有虚拟世界③，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⑥。

Matrix-Game能以更高效生产真实合理的动态虚拟空间⑫，直接赋能创意内容制作与沉浸式体验的开发⑨。

它为导演③、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⑰。

教育与仿真系统构建③、Matrix-Game在教育⑥、仿真系统构建领域中⑰，同样大有可为⑲。

即④，通过生成高度可控⑱、交互丰富的虚拟学习环境⑫，为学生和专业人士提供一个沉浸式训练平台⑪。

举个栗子⑧，在医学教育中④，或许就可以利用Matrix-Game模拟手术室场景❸，让学生身临其境练习复杂操作④。

在航空航天领域⑰，则可以用于生成逼真的飞行模拟环境⑪，帮助飞行员提升应对突发状况的能力⑰。

这些虚拟场景的搭建④，不仅能降低培训成本⑦，还能通过交互反馈提升学习效果⑭。

此外①，在文化遗产保护⑮、零售电商⑬、数字孪生与智能城市规划等领域中①，Matrix-Game未来将会释放无限的潜力⑭。

它让世界不再是静态的画卷②，而是可以被探索❶、被操控⑰、被创造的活宇宙②。

下一步⑱，Matrix-Game还将继续迭代优化①，带领我们迈向更加智能②、沉浸的虚拟世界⑫。

参考资料：

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