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新智元报道③、【新智元导读】「矩阵」不再是科幻⑨！Matrix-Game震撼来袭⑬，突破边界带来交互式引擎❷。只需一句话⑭，沙漠森林等任意场景可控生成❸，动作丝滑操控⑰，360°视角自由切换⑧，沉浸感爆棚⑯。

黑客帝国中的「矩阵」③，已照进现实❶。

指尖轻点⑬，一个细节满满▓、物理规则完美运转的虚拟世界就此诞生①。

这个曾经只在科幻大片出现的场景⑲，如今「空间智能」就帮人类实现了④。

继之前刷屏的单张图片生成虚拟世界Matrix Zero之后①，昆仑万维又来搞事情了②！

这次⑭，他们再度撕裂技术边界⑮，推出Matrix系巅峰之作——Matrix-Game⑰。

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⑤。

在这个空间智能时代⑰，视频生成⑨、3D建模⑭、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⑤。

直通「创世之神」④、简单来说⑮，Matrix-Game就是通往「创世神」之路的超级加速器⑰。

它是Matrix系列在交互世界生成领域的首次惊艳落地①，一个专为游戏世界量身打造的交互式世界基础模型⑯。

Matrix-Game的强大之处在于⑩，不仅能在开放世界里「造」出高质量场景⑪，还能精准控制里面的细节⑲。

现在①，只需要输入一个指令⑤，即可自由探索⑪、操控⑲，甚至创造出细节丰富①、物理规则合理的虚拟世界⑱。

多场景可控生成❸、比如沙漠⑨、森林⑧、山丘▓、冰原⑰、河流等场景⑪，Matrix-Game可一键生成①。

这种多场景泛化能力⑰，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性⑪，覆盖了不同地形❸、天气③、生物群系的Minecraft场景⑥。

依次是：沙漠⑳、海滩⑰、山丘⑭、河流⑦、森林

它还能支持前进⑧、跳跃❷、攻击等细节操作⑫，会根据用户的输入②，准确响应⑳。

不论是敲击键盘⑮，还是鼠标滑动⑭，操作体验非常丝滑⑭，仿佛置身于真实世界⑰。

依次是：前进⑱、后退⑮、向左❶、向右❸、跳跃⑯、攻击

包括视角移动❸，可实现360°无死角生成⑭。

依次是：视角移动向上③、向下⑭、向左⑫、向右

依次是：视角移动左上⑯、左下⑪、右上❷、右下

现在⑳，只需把场景和交互控制融合②，便会惊叹Matrix-Game无与伦比的技术实力①。

不论是前进❶、后退❶，向左①、向右⑭，Matrix-Game不仅能精准响应❶，而且周边物理环境生成的稳定性极高⑤。

左右滑动查看②、再比如⑩，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②。

Matrix-Game模拟了真实物理规律⑱，精准拿捏⑳。

它生成的虚拟世界不仅视觉连贯⑲、细节逼真⑮，还严格遵守了自然物理规律⑫，如重力⑦、碰撞等⑥。

这种高保真表现⑨，显着提升了沉浸感⑧，让用户仿佛「身临其境」⑩。

总而言之❷，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成⑲，包括基础运动⑮、复合运动⑨、视角运动等⑮。

泛化场景生成⑯、更令人兴奋的是▓，Matrix-Game展现出向非Minecraft游戏环境泛化的潜力⑭，为更广泛的应用奠定了基础⑥。

比如⑥，生成赛博风格的城市①。

还有古建筑风格的场景⑩，都能无限生成⑪。

由上可见▓，Matrix-Game这一突破性成果⑲，直接点燃了虚拟世界的无限可能⑪。

它不仅刷新了交互式世界生成的技术天花板②，更为构建通用虚拟世界基座树立了全新标杆⑱。

那么❸，它是如何做到的呢❷？

解密Matrix-Game

三大技术核心⑥、接下来⑫，让我们一一拆解Matrix-Game的三大「秘密武器」⑨。

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⑨。

为此⑤，昆仑万维团队自主构建了大规模Matrix-Game-MC数据集⑮，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③。

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⑳。

无标注预⑩、训练数据⑫、从6000小时的MineDojo数据中⑬，研究者通过三阶段过滤机制❶，筛选出近千小时高质量数据⑧。

具体来说⑧，经过了 画质与美学过滤⑳； 非游戏内容剔除⑨； 动态与视角稳定性过滤①。

有标注可控数据⑱、这里⑥，采用了两种策略⑭，生成数千小时的精细标注数据⑭。

探索智能体：利用VPT agent在 MineRL环境中进行自动探索⑯，生成包含精确键盘与鼠标控制信号的Minecraft视频数据④，支持可控性学习▓。

程序化模拟：基于Unreal Engine手动构建清晰⑧、标注精确的交互场景④，提供位置信息❷、动作标注⑦、以及环境反馈信号⑲，生成高精度⑩、无噪声的可控标注数据⑮，助力高保真动作-响应建模❸。

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④，Matrix-Game打造了一个从图像到世界生成的创新框架④。

只需输入一个指令①、鼠标移动⑨，它就能生成连贯⑧、可控的互动视频①，兼顾视觉精度⑭、时序一致性和物理合理性①。

整体架构的设计④，有三大核心亮点：

1. 图像到世界建模⑤、它不依赖语言提示⑭，仅基于视觉信号建模空间几何❷、物体运动④，及物理交互⑳，强调空间智能能力①。

输入形式是以单张参考图像为起点⑨，生成交互式视频④。

在交互可控生成上❸，融合了用户动作输入④，通过多模态扩散模型⑮，直接生成虚拟游戏世界的视频内容⑯。

自回归式视频生成⑲、Matrix-Game支持自回归方式scaling生成长度⑮，可持续生成高一致性长视频内容⑧。

每次❷，它会以前一视频最后k=5帧作为运动上下文⑲，逐段递进生成①，确保了时间上的连贯性⑩。

此外⑧，通过随机扰动④、随机删除⑩、分类引导策略⑨，可缓解时序漂移和误差积累❶，确保了时间连贯性①。

3. 可控交互设计⑨、对于交互设计⑨，键盘动作是以离散token表达⑦，视角移动动作则以连续token表达⑰。

同时⑥，它采用了GameFactory控制模块⑮，融入多模态Diffusion Transformer架构④，并利用CFG提升对控制信号的鲁棒响应能力⑯。

得益于这一架构④，使得Matrix-Game在生成交互世界时⑫，既能保持视觉上的惊艳效果❶，又能精准响应用户指令❶。

统一评测体系⑯、接下来⑭，如何去全面❶、科学地评估交互世界生成模型的性能⑲？

为此⑭，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系⑬。

它从视觉质量⑪、时间一致性⑭、交互可控性⑰，以及物理规则理解四个关键维度③，来进行量化评估⑬。

视觉质量❸、：基于人类视觉系统标准❸，评估每一帧图像清晰度⑪、结构一致性与真实感⑧。

时间一致性⑦、：衡量视频的动态连贯性▓，包括运动连续性❸、节奏平滑性与时间稳定性⑨。

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⑤，涵盖离散控制和连续控制⑪。

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⑦。

这一体系的提出⑦，填补了行业在交互性②、物理一致性等维度的评测空白⑧，为模型的迭代优化提供了科学依据⑫。

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④。

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

刷新SOTA⑦、重塑交互式世界生成标杆⑤、在实验评估中④，通过两阶段训练策略⑥，17B参数规模的大模型在空间理解⑳、物理交互建模⑲，以及用户指令响应方面⑬，取得了显着的突破⑭。

在GameWorld Score评测系统中⑯，Matrix-Game在以上四大评测维度中全面领先⑧，超越了业内着名开源基线——Decart的Oasis和微软的MineWorld⑯。

尤其是⑭，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⑭。

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②，生成效果更真实⑭、连贯❶、可信⑧；

93.76%动作控制偏好❶，准确响应键盘与鼠标指令❶；

98.23%视觉质量得分⑨，单帧画面更清晰美观⑤；

89.56%时间一致性得分⑧，动态流畅⑭，无闪烁跳变⑲。

在控制性能上③，Matrix-Game可实现「运动」「攻击」等动作高达90%+准确率⑳；细粒度视角控制下依然保持高精度响应⑭。

此外⑨，Matrix-Game在8大典型Minecraft场景中⑬，也全面领先②。

模型展现出卓越的环境适应与泛化能力⑩，可广泛应用于复杂动态的虚拟世界交互任务⑨。

Matrix-Game用事实证明⑨，它不仅能「看得清」⑬，更能「动得准⑱、控得稳」❶，是当前最强的交互式世界生成基座模型之一⑯。

多领域革命引擎⑭、解锁交互宇宙❷、作为空间智能领域的先锋之作⑪，Matrix-Game不仅是一个技术突破④，更是一个跨行业的赋能引擎⑧。

通过融合视频生成⑦、三维建模与交互控制等核心技术⑭，空间智能不仅支持更加自然⑳、直观⑱、沉浸的体验⑳，也在具身智能⑱、影视制作❶、游戏开发等领域展现出巨大潜力⑥。

Matrix-Game强大的交互式生成能力⑲，未来将在多个领域掀起深远的变革⑨。

虚拟游戏世界快速搭建④、老黄曾表示⑱，「用不了十年①，我们就能看到游戏中每一个像素都是由AI生成的」❶。

Matrix-Game的诞生⑨，让这一预言又近了一步⑦。

传统游戏世界构建❷，往往依赖人工设计和3D建模①，开发周期长❸、成本高❷。

而且⑦，许多游戏地图和任务缺乏多样性②，难以满足玩家对高自由度探索需求②。

对于游戏开发者①，Matrix-Game能以低成本❸、高效率生成细节丰富⑮、可控的游戏地图与任务环境⑧，极大地缩短了开发周期▓。

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⑥，赋予玩家更高自由度的探索体验⑪。

同时⑥，其物理一致性确保了游戏世界的真实感④、沉浸感⑲。

具身智能体训练与测试③、具身智能④，也称物理AI③，是AI下一个前沿⑳。

它能够让智能体在物理世界中▓，具备感知⑪、推理和行动的能力⑮。然而③，现实开发和测试中⑱，具身智能面临着多种挑战⑤。

比如④，环境复杂性不足⑫，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⑲，导致训练效果较为有限❷。

又或是⑦，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力⑪，成本高昂等等⑯。

在红杉最新演讲中②，Jim Fan将「物理图灵测试」称之为AI的下一个北极星⑮，即智能体在虚拟和物理世界无缝操作⑤，展现出与人类无异的能力⑪。

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❶，直接助力这一目标的实现⑯。

从上面demo中不难看出⑪，Matrix-Game可快速生成高度逼真虚拟场景③，森林⑪、山丘❶、冰原⑥、蘑菇等⑧，涵盖了多样地形⑪、物体元素⑨，多样化场景定制⑮。

这种环境不仅视觉细节丰富③，还严格遵守物理规律⑤，可以为具身智能提供接近真实世界的训练场①。

另外④，支持前进⑥、跳跃⑧、抓取等精细动作❷，Matrix-Game还能让智能体实时⑪、细致的交互②。

未来❷，Matrix-Game通过模拟极端天气⑫、家庭环境等⑪，训练机器人⑯、服务智能体❸，推动通用具身智能的实现⑮。

影视与元宇宙内容生产③、在影视与元宇宙领域②，虚拟场景往往依赖3D建模和特效团队⑩，一个好莱坞特效场景制作可能耗费数月❸，甚至数年⑫，成本动辄数百万⑯。

一些现有虚拟世界⑤，多为静态或有限的交互⑩，难以满足元宇宙用户对自由探索和实时互动的需求⑬。

Matrix-Game能以更高效生产真实合理的动态虚拟空间⑧，直接赋能创意内容制作与沉浸式体验的开发❷。

它为导演⑦、元宇宙开发者提供了一个革命性工具⑨，将重塑虚拟内容创作的未来③。

教育与仿真系统构建⑲、Matrix-Game在教育⑤、仿真系统构建领域中⑬，同样大有可为⑱。

即⑬，通过生成高度可控⑨、交互丰富的虚拟学习环境⑤，为学生和专业人士提供一个沉浸式训练平台⑳。

举个栗子⑳，在医学教育中⑤，或许就可以利用Matrix-Game模拟手术室场景②，让学生身临其境练习复杂操作⑤。

在航空航天领域⑥，则可以用于生成逼真的飞行模拟环境⑳，帮助飞行员提升应对突发状况的能力⑥。

这些虚拟场景的搭建⑰，不仅能降低培训成本⑥，还能通过交互反馈提升学习效果⑳。

此外①，在文化遗产保护⑳、零售电商①、数字孪生与智能城市规划等领域中⑳，Matrix-Game未来将会释放无限的潜力⑧。

它让世界不再是静态的画卷⑮，而是可以被探索⑲、被操控⑮、被创造的活宇宙⑧。

下一步❸，Matrix-Game还将继续迭代优化⑪，带领我们迈向更加智能▓、沉浸的虚拟世界⑪。

参考资料：

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