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新智元报道⑮、【新智元导读】「矩阵」不再是科幻▓！Matrix-Game震撼来袭⑥，突破边界带来交互式引擎⑲。只需一句话❷，沙漠森林等任意场景可控生成⑰，动作丝滑操控⑩，360°视角自由切换③，沉浸感爆棚③。

黑客帝国中的「矩阵」⑭，已照进现实⑤。

指尖轻点⑳，一个细节满满⑳、物理规则完美运转的虚拟世界就此诞生②。

这个曾经只在科幻大片出现的场景⑰，如今「空间智能」就帮人类实现了⑧。

继之前刷屏的单张图片生成虚拟世界Matrix Zero之后⑭，昆仑万维又来搞事情了①！

这次⑬，他们再度撕裂技术边界❷，推出Matrix系巅峰之作——Matrix-Game⑦。

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⑮，更让你成为世界主宰的交互式创世引擎⑲。

在这个空间智能时代⑪，视频生成⑰、3D建模③、交互控制的融合之力⑧，正彻底颠覆人类与虚拟世界的连接方式⑳。

直通「创世之神」⑥、简单来说⑪，Matrix-Game就是通往「创世神」之路的超级加速器④。

它是Matrix系列在交互世界生成领域的首次惊艳落地③，一个专为游戏世界量身打造的交互式世界基础模型②。

Matrix-Game的强大之处在于⑧，不仅能在开放世界里「造」出高质量场景⑩，还能精准控制里面的细节⑳。

现在⑲，只需要输入一个指令⑰，即可自由探索⑱、操控③，甚至创造出细节丰富▓、物理规则合理的虚拟世界④。

多场景可控生成❶、比如沙漠③、森林▓、山丘⑲、冰原⑥、河流等场景③，Matrix-Game可一键生成⑥。

这种多场景泛化能力⑯，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性⑦，覆盖了不同地形③、天气④、生物群系的Minecraft场景⑭。

依次是：沙漠②、海滩⑳、山丘❸、河流❶、森林

它还能支持前进⑪、跳跃⑳、攻击等细节操作⑭，会根据用户的输入③，准确响应⑥。

不论是敲击键盘⑮，还是鼠标滑动④，操作体验非常丝滑▓，仿佛置身于真实世界②。

依次是：前进⑫、后退❶、向左⑳、向右②、跳跃⑪、攻击

包括视角移动❶，可实现360°无死角生成⑪。

依次是：视角移动向上⑧、向下②、向左⑭、向右

依次是：视角移动左上⑲、左下③、右上⑥、右下

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

不论是前进❸、后退❷，向左⑮、向右⑫，Matrix-Game不仅能精准响应⑬，而且周边物理环境生成的稳定性极高⑧。

左右滑动查看❷、再比如⑤，跳跃攻击等幅度大的动作⑤，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②，精准拿捏⑳。

它生成的虚拟世界不仅视觉连贯⑯、细节逼真③，还严格遵守了自然物理规律⑯，如重力⑱、碰撞等⑦。

这种高保真表现⑰，显着提升了沉浸感③，让用户仿佛「身临其境」⑩。

总而言之⑲，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成⑥，包括基础运动⑩、复合运动⑯、视角运动等①。

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

比如⑲，生成赛博风格的城市⑭。

还有古建筑风格的场景⑱，都能无限生成⑥。

由上可见⑦，Matrix-Game这一突破性成果②，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⑬，更为构建通用虚拟世界基座树立了全新标杆❶。

那么❶，它是如何做到的呢④？

解密Matrix-Game

三大技术核心⑭、接下来⑧，让我们一一拆解Matrix-Game的三大「秘密武器」⑰。

大规模高质量Matrix-Game-MC数据集

数据是AI模型的「养分」⑤，其质量和丰富度直接决定了模型的成败❸。

为此⑱，昆仑万维团队自主构建了大规模Matrix-Game-MC数据集⑬，为复杂环境的动态学习和交互模式训练③，提供了坚实的基础⑫。

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⑰。

无标注预⑳、训练数据❸、从6000小时的MineDojo数据中③，研究者通过三阶段过滤机制②，筛选出近千小时高质量数据⑰。

具体来说③，经过了 画质与美学过滤③； 非游戏内容剔除⑮； 动态与视角稳定性过滤⑩。

有标注可控数据⑩、这里▓，采用了两种策略⑥，生成数千小时的精细标注数据②。

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⑪，支持可控性学习⑭。

程序化模拟：基于Unreal Engine手动构建清晰⑫、标注精确的交互场景⑮，提供位置信息⑫、动作标注⑥、以及环境反馈信号⑮，生成高精度⑧、无噪声的可控标注数据⑪，助力高保真动作-响应建模③。

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②。

只需输入一个指令⑫、鼠标移动⑯，它就能生成连贯⑳、可控的互动视频⑧，兼顾视觉精度⑯、时序一致性和物理合理性❶。

整体架构的设计⑬，有三大核心亮点：

1. 图像到世界建模❸、它不依赖语言提示⑥，仅基于视觉信号建模空间几何▓、物体运动⑫，及物理交互⑨，强调空间智能能力⑪。

输入形式是以单张参考图像为起点⑭，生成交互式视频⑩。

在交互可控生成上②，融合了用户动作输入⑱，通过多模态扩散模型⑲，直接生成虚拟游戏世界的视频内容⑲。

自回归式视频生成⑥、Matrix-Game支持自回归方式scaling生成长度⑪，可持续生成高一致性长视频内容▓。

每次②，它会以前一视频最后k=5帧作为运动上下文⑨，逐段递进生成▓，确保了时间上的连贯性⑲。

此外⑩，通过随机扰动❶、随机删除⑰、分类引导策略⑭，可缓解时序漂移和误差积累❶，确保了时间连贯性⑳。

3. 可控交互设计❶、对于交互设计⑩，键盘动作是以离散token表达⑭，视角移动动作则以连续token表达⑥。

同时❶，它采用了GameFactory控制模块⑬，融入多模态Diffusion Transformer架构⑧，并利用CFG提升对控制信号的鲁棒响应能力⑩。

得益于这一架构⑤，使得Matrix-Game在生成交互世界时⑱，既能保持视觉上的惊艳效果⑯，又能精准响应用户指令⑤。

统一评测体系⑱、接下来⑤，如何去全面⑳、科学地评估交互世界生成模型的性能⑬？

为此❶，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系⑲。

它从视觉质量⑮、时间一致性⑥、交互可控性⑭，以及物理规则理解四个关键维度⑯，来进行量化评估▓。

视觉质量⑥、：基于人类视觉系统标准▓，评估每一帧图像清晰度⑨、结构一致性与真实感⑧。

时间一致性⑬、：衡量视频的动态连贯性⑰，包括运动连续性⑭、节奏平滑性与时间稳定性▓。

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⑪，涵盖离散控制和连续控制⑨。

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▓。

这一体系的提出⑥，填补了行业在交互性⑯、物理一致性等维度的评测空白❸，为模型的迭代优化提供了科学依据④。

而且⑭， 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⑰，也为整个交互世界生成领域⑲，树立了统一的标准④。

刷新SOTA⑭、重塑交互式世界生成标杆⑤、在实验评估中⑱，通过两阶段训练策略❷，17B参数规模的大模型在空间理解⑤、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②。

在GameWorld Score评测系统中▓，Matrix-Game在以上四大评测维度中全面领先⑰，超越了业内着名开源基线——Decart的Oasis和微软的MineWorld⑲。

尤其是⑯，新模型在交互可控性和物理一致性等关键指标上⑨，表现尤为突出⑭。

在双盲评实验中⑭，用户更倾向于选择Matrix-Game生成的视频：

96.3%总体偏好率①，生成效果更真实⑱、连贯⑯、可信⑳；

93.76%动作控制偏好❷，准确响应键盘与鼠标指令③；

98.23%视觉质量得分②，单帧画面更清晰美观⑪；

89.56%时间一致性得分⑯，动态流畅❷，无闪烁跳变⑩。

在控制性能上❷，Matrix-Game可实现「运动」「攻击」等动作高达90%+准确率⑲；细粒度视角控制下依然保持高精度响应⑳。

此外⑫，Matrix-Game在8大典型Minecraft场景中⑱，也全面领先⑫。

模型展现出卓越的环境适应与泛化能力⑤，可广泛应用于复杂动态的虚拟世界交互任务⑱。

Matrix-Game用事实证明⑮，它不仅能「看得清」③，更能「动得准②、控得稳」⑪，是当前最强的交互式世界生成基座模型之一⑱。

多领域革命引擎❷、解锁交互宇宙⑰、作为空间智能领域的先锋之作▓，Matrix-Game不仅是一个技术突破⑱，更是一个跨行业的赋能引擎⑯。

通过融合视频生成❶、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①、直观④、沉浸的体验②，也在具身智能⑬、影视制作①、游戏开发等领域展现出巨大潜力③。

Matrix-Game强大的交互式生成能力❷，未来将在多个领域掀起深远的变革⑭。

虚拟游戏世界快速搭建⑫、老黄曾表示▓，「用不了十年❸，我们就能看到游戏中每一个像素都是由AI生成的」⑯。

Matrix-Game的诞生⑫，让这一预言又近了一步②。

传统游戏世界构建④，往往依赖人工设计和3D建模②，开发周期长⑧、成本高❶。

而且⑨，许多游戏地图和任务缺乏多样性⑱，难以满足玩家对高自由度探索需求⑱。

对于游戏开发者②，Matrix-Game能以低成本①、高效率生成细节丰富⑯、可控的游戏地图与任务环境⑬，极大地缩短了开发周期⑩。

不论是开放世界RPG的广袤大陆⑳，还是沙盒游戏的动态地形⑩，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⑰。

同时⑳，其物理一致性确保了游戏世界的真实感⑫、沉浸感③。

具身智能体训练与测试⑫、具身智能⑰，也称物理AI⑨，是AI下一个前沿⑬。

它能够让智能体在物理世界中⑭，具备感知⑰、推理和行动的能力⑯。然而①，现实开发和测试中⑰，具身智能面临着多种挑战⑳。

比如❷，环境复杂性不足④，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❶，导致训练效果较为有限⑱。

又或是⑲，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力⑪，成本高昂等等⑫。

在红杉最新演讲中④，Jim Fan将「物理图灵测试」称之为AI的下一个北极星⑬，即智能体在虚拟和物理世界无缝操作③，展现出与人类无异的能力⑱。

而Matrix-Game以高保真的交互世界生成能力⑲，为智能体提供逼真的训练环境⑤，直接助力这一目标的实现⑤。

从上面demo中不难看出②，Matrix-Game可快速生成高度逼真虚拟场景①，森林⑭、山丘⑥、冰原⑧、蘑菇等⑯，涵盖了多样地形⑲、物体元素⑫，多样化场景定制⑦。

这种环境不仅视觉细节丰富⑩，还严格遵守物理规律⑪，可以为具身智能提供接近真实世界的训练场⑪。

另外❶，支持前进⑮、跳跃②、抓取等精细动作③，Matrix-Game还能让智能体实时⑨、细致的交互③。

未来⑭，Matrix-Game通过模拟极端天气⑫、家庭环境等⑧，训练机器人⑮、服务智能体⑪，推动通用具身智能的实现①。

影视与元宇宙内容生产④、在影视与元宇宙领域⑲，虚拟场景往往依赖3D建模和特效团队⑳，一个好莱坞特效场景制作可能耗费数月❶，甚至数年④，成本动辄数百万⑲。

一些现有虚拟世界③，多为静态或有限的交互❷，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⑮，直接赋能创意内容制作与沉浸式体验的开发⑲。

它为导演②、元宇宙开发者提供了一个革命性工具⑳，将重塑虚拟内容创作的未来⑰。

教育与仿真系统构建⑰、Matrix-Game在教育⑲、仿真系统构建领域中⑳，同样大有可为▓。

即❶，通过生成高度可控⑧、交互丰富的虚拟学习环境⑯，为学生和专业人士提供一个沉浸式训练平台⑪。

举个栗子⑪，在医学教育中⑭，或许就可以利用Matrix-Game模拟手术室场景⑭，让学生身临其境练习复杂操作⑬。

在航空航天领域❷，则可以用于生成逼真的飞行模拟环境⑱，帮助飞行员提升应对突发状况的能力⑦。

这些虚拟场景的搭建❸，不仅能降低培训成本⑰，还能通过交互反馈提升学习效果④。

此外❸，在文化遗产保护①、零售电商⑪、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⑤。

它让世界不再是静态的画卷❸，而是可以被探索⑫、被操控⑥、被创造的活宇宙⑰。

下一步⑩，Matrix-Game还将继续迭代优化⑥，带领我们迈向更加智能❸、沉浸的虚拟世界⑬。

参考资料：

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