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新智元报道⑧、【新智元导读】「矩阵」不再是科幻▓！Matrix-Game震撼来袭⑬，突破边界带来交互式引擎⑨。只需一句话⑭，沙漠森林等任意场景可控生成④，动作丝滑操控⑲，360°视角自由切换⑭，沉浸感爆棚⑤。

黑客帝国中的「矩阵」⑥，已照进现实⑤。

指尖轻点⑪，一个细节满满②、物理规则完美运转的虚拟世界就此诞生⑥。

这个曾经只在科幻大片出现的场景⑬，如今「空间智能」就帮人类实现了▓。

继之前刷屏的单张图片生成虚拟世界Matrix Zero之后❷，昆仑万维又来搞事情了⑦！

这次⑱，他们再度撕裂技术边界⑫，推出Matrix系巅峰之作——Matrix-Game④。

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▓，更让你成为世界主宰的交互式创世引擎②。

在这个空间智能时代⑯，视频生成④、3D建模④、交互控制的融合之力⑦，正彻底颠覆人类与虚拟世界的连接方式⑱。

直通「创世之神」⑭、简单来说⑱，Matrix-Game就是通往「创世神」之路的超级加速器③。

它是Matrix系列在交互世界生成领域的首次惊艳落地②，一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⑯，不仅能在开放世界里「造」出高质量场景⑭，还能精准控制里面的细节⑥。

现在⑭，只需要输入一个指令❷，即可自由探索⑯、操控②，甚至创造出细节丰富③、物理规则合理的虚拟世界⑪。

多场景可控生成❷、比如沙漠⑩、森林④、山丘③、冰原⑤、河流等场景⑦，Matrix-Game可一键生成⑱。

这种多场景泛化能力❸，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性⑥，覆盖了不同地形③、天气⑳、生物群系的Minecraft场景⑤。

依次是：沙漠②、海滩⑪、山丘⑧、河流⑳、森林

它还能支持前进⑪、跳跃⑫、攻击等细节操作⑳，会根据用户的输入⑦，准确响应❷。

不论是敲击键盘❸，还是鼠标滑动⑫，操作体验非常丝滑⑧，仿佛置身于真实世界❷。

依次是：前进①、后退⑤、向左⑧、向右③、跳跃⑰、攻击

包括视角移动⑱，可实现360°无死角生成⑦。

依次是：视角移动向上⑰、向下①、向左⑩、向右

依次是：视角移动左上❸、左下⑩、右上⑧、右下

现在⑫，只需把场景和交互控制融合⑩，便会惊叹Matrix-Game无与伦比的技术实力③。

不论是前进⑫、后退②，向左▓、向右❶，Matrix-Game不仅能精准响应⑪，而且周边物理环境生成的稳定性极高⑭。

左右滑动查看❶、再比如②，跳跃攻击等幅度大的动作④，更是对AI空间生成提出了高难度的考验⑰。

Matrix-Game模拟了真实物理规律⑩，精准拿捏⑧。

它生成的虚拟世界不仅视觉连贯⑲、细节逼真①，还严格遵守了自然物理规律⑦，如重力⑤、碰撞等④。

这种高保真表现❶，显着提升了沉浸感③，让用户仿佛「身临其境」⑰。

总而言之❶，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成⑱，包括基础运动⑥、复合运动▓、视角运动等④。

泛化场景生成⑱、更令人兴奋的是⑳，Matrix-Game展现出向非Minecraft游戏环境泛化的潜力⑦，为更广泛的应用奠定了基础❷。

比如①，生成赛博风格的城市①。

还有古建筑风格的场景③，都能无限生成④。

由上可见⑪，Matrix-Game这一突破性成果⑭，直接点燃了虚拟世界的无限可能⑰。

它不仅刷新了交互式世界生成的技术天花板⑫，更为构建通用虚拟世界基座树立了全新标杆⑱。

那么⑧，它是如何做到的呢③？

解密Matrix-Game

三大技术核心⑯、接下来❷，让我们一一拆解Matrix-Game的三大「秘密武器」⑫。

大规模高质量Matrix-Game-MC数据集

数据是AI模型的「养分」❸，其质量和丰富度直接决定了模型的成败❷。

为此❶，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⑩，提供了坚实的基础④。

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」⑳，兼顾了数据规模和质量⑦。

无标注预⑯、训练数据⑫、从6000小时的MineDojo数据中④，研究者通过三阶段过滤机制④，筛选出近千小时高质量数据❶。

具体来说⑧，经过了 画质与美学过滤⑦； 非游戏内容剔除❸； 动态与视角稳定性过滤⑩。

有标注可控数据⑤、这里⑫，采用了两种策略⑲，生成数千小时的精细标注数据⑪。

探索智能体：利用VPT agent在 MineRL环境中进行自动探索①，生成包含精确键盘与鼠标控制信号的Minecraft视频数据❸，支持可控性学习①。

程序化模拟：基于Unreal Engine手动构建清晰❶、标注精确的交互场景⑯，提供位置信息⑧、动作标注⑧、以及环境反馈信号⑯，生成高精度⑭、无噪声的可控标注数据⑭，助力高保真动作-响应建模⑮。

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❸，Matrix-Game打造了一个从图像到世界生成的创新框架⑩。

只需输入一个指令⑫、鼠标移动⑬，它就能生成连贯⑱、可控的互动视频⑨，兼顾视觉精度⑩、时序一致性和物理合理性❷。

整体架构的设计⑧，有三大核心亮点：

1. 图像到世界建模❷、它不依赖语言提示②，仅基于视觉信号建模空间几何③、物体运动❶，及物理交互▓，强调空间智能能力⑳。

输入形式是以单张参考图像为起点⑯，生成交互式视频▓。

在交互可控生成上⑩，融合了用户动作输入⑮，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③。

自回归式视频生成⑩、Matrix-Game支持自回归方式scaling生成长度⑰，可持续生成高一致性长视频内容④。

每次⑮，它会以前一视频最后k=5帧作为运动上下文⑳，逐段递进生成⑬，确保了时间上的连贯性❷。

此外⑰，通过随机扰动①、随机删除⑭、分类引导策略⑮，可缓解时序漂移和误差积累⑨，确保了时间连贯性⑲。

3. 可控交互设计⑫、对于交互设计⑦，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④。

同时⑰，它采用了GameFactory控制模块❸，融入多模态Diffusion Transformer架构⑤，并利用CFG提升对控制信号的鲁棒响应能力①。

得益于这一架构❶，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⑥，又能精准响应用户指令⑨。

统一评测体系③、接下来⑭，如何去全面②、科学地评估交互世界生成模型的性能⑤？

为此⑮，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系⑰。

它从视觉质量①、时间一致性⑤、交互可控性❶，以及物理规则理解四个关键维度⑲，来进行量化评估⑤。

视觉质量②、：基于人类视觉系统标准⑨，评估每一帧图像清晰度❷、结构一致性与真实感⑰。

时间一致性❷、：衡量视频的动态连贯性⑨，包括运动连续性⑲、节奏平滑性与时间稳定性⑰。

交互可控性⑤、：测试生成结果是否准确响应用户输入的控制信号④，涵盖离散控制和连续控制⑬。

物理规则理解③、：验证生成视频是否遵循物理常识与空间一致性▓。

这一体系的提出③，填补了行业在交互性❶、物理一致性等维度的评测空白⑩，为模型的迭代优化提供了科学依据⑤。

而且▓， 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❶。

它不仅为Matrix-Game性能提供了全面量化的依据❷，也为整个交互世界生成领域①，树立了统一的标准⑪。

刷新SOTA⑲、重塑交互式世界生成标杆③、在实验评估中⑲，通过两阶段训练策略⑱，17B参数规模的大模型在空间理解⑱、物理交互建模⑤，以及用户指令响应方面⑯，取得了显着的突破⑥。

在GameWorld Score评测系统中⑬，Matrix-Game在以上四大评测维度中全面领先⑤，超越了业内着名开源基线——Decart的Oasis和微软的MineWorld③。

尤其是❸，新模型在交互可控性和物理一致性等关键指标上①，表现尤为突出⑱。

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⑧，生成效果更真实⑮、连贯⑤、可信⑤；

93.76%动作控制偏好①，准确响应键盘与鼠标指令⑥；

98.23%视觉质量得分⑧，单帧画面更清晰美观⑳；

89.56%时间一致性得分⑮，动态流畅⑫，无闪烁跳变⑰。

在控制性能上⑭，Matrix-Game可实现「运动」「攻击」等动作高达90%+准确率⑪；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⑤，也全面领先❶。

模型展现出卓越的环境适应与泛化能力⑰，可广泛应用于复杂动态的虚拟世界交互任务⑪。

Matrix-Game用事实证明⑧，它不仅能「看得清」⑬，更能「动得准⑰、控得稳」⑤，是当前最强的交互式世界生成基座模型之一⑫。

多领域革命引擎⑳、解锁交互宇宙⑩、作为空间智能领域的先锋之作▓，Matrix-Game不仅是一个技术突破⑪，更是一个跨行业的赋能引擎③。

通过融合视频生成⑩、三维建模与交互控制等核心技术④，空间智能不仅支持更加自然⑦、直观❸、沉浸的体验⑫，也在具身智能④、影视制作②、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⑱，未来将在多个领域掀起深远的变革⑤。

虚拟游戏世界快速搭建❸、老黄曾表示⑩，「用不了十年❶，我们就能看到游戏中每一个像素都是由AI生成的」④。

Matrix-Game的诞生⑱，让这一预言又近了一步⑤。

传统游戏世界构建⑬，往往依赖人工设计和3D建模②，开发周期长⑲、成本高❶。

而且❸，许多游戏地图和任务缺乏多样性⑰，难以满足玩家对高自由度探索需求③。

对于游戏开发者⑥，Matrix-Game能以低成本⑱、高效率生成细节丰富⑩、可控的游戏地图与任务环境⑨，极大地缩短了开发周期⑥。

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

同时⑮，其物理一致性确保了游戏世界的真实感⑤、沉浸感▓。

具身智能体训练与测试⑭、具身智能③，也称物理AI④，是AI下一个前沿⑥。

它能够让智能体在物理世界中⑭，具备感知⑱、推理和行动的能力②。然而③，现实开发和测试中⑪，具身智能面临着多种挑战⑪。

比如⑨，环境复杂性不足⑯，测试场景单一①，测试中难以复现现实世界动态性和复杂性⑳，导致训练效果较为有限③。

又或是③，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力❶，成本高昂等等⑫。

在红杉最新演讲中③，Jim Fan将「物理图灵测试」称之为AI的下一个北极星⑨，即智能体在虚拟和物理世界无缝操作⑱，展现出与人类无异的能力❸。

而Matrix-Game以高保真的交互世界生成能力⑪，为智能体提供逼真的训练环境❸，直接助力这一目标的实现⑩。

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⑧，森林▓、山丘⑦、冰原⑯、蘑菇等⑬，涵盖了多样地形⑭、物体元素⑯，多样化场景定制②。

这种环境不仅视觉细节丰富②，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①。

另外⑩，支持前进❸、跳跃⑭、抓取等精细动作▓，Matrix-Game还能让智能体实时❶、细致的交互②。

未来⑬，Matrix-Game通过模拟极端天气⑱、家庭环境等⑭，训练机器人⑲、服务智能体⑤，推动通用具身智能的实现⑳。

影视与元宇宙内容生产⑬、在影视与元宇宙领域①，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⑫，成本动辄数百万③。

一些现有虚拟世界⑨，多为静态或有限的交互⑥，难以满足元宇宙用户对自由探索和实时互动的需求⑧。

Matrix-Game能以更高效生产真实合理的动态虚拟空间⑦，直接赋能创意内容制作与沉浸式体验的开发②。

它为导演①、元宇宙开发者提供了一个革命性工具❸，将重塑虚拟内容创作的未来③。

教育与仿真系统构建②、Matrix-Game在教育⑥、仿真系统构建领域中⑭，同样大有可为②。

即④，通过生成高度可控②、交互丰富的虚拟学习环境▓，为学生和专业人士提供一个沉浸式训练平台❸。

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

在航空航天领域⑭，则可以用于生成逼真的飞行模拟环境③，帮助飞行员提升应对突发状况的能力⑪。

这些虚拟场景的搭建⑭，不仅能降低培训成本⑥，还能通过交互反馈提升学习效果⑨。

此外❸，在文化遗产保护⑲、零售电商⑧、数字孪生与智能城市规划等领域中⑫，Matrix-Game未来将会释放无限的潜力❸。

它让世界不再是静态的画卷①，而是可以被探索⑭、被操控⑬、被创造的活宇宙❸。

下一步⑦，Matrix-Game还将继续迭代优化⑳，带领我们迈向更加智能⑱、沉浸的虚拟世界⑱。

参考资料：

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