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新智元报道⑰、【新智元导读】「矩阵」不再是科幻⑲！Matrix-Game震撼来袭②，突破边界带来交互式引擎❷。只需一句话⑯，沙漠森林等任意场景可控生成⑬，动作丝滑操控⑱，360°视角自由切换❸，沉浸感爆棚⑦。

黑客帝国中的「矩阵」③，已照进现实⑭。

指尖轻点▓，一个细节满满⑦、物理规则完美运转的虚拟世界就此诞生⑱。

这个曾经只在科幻大片出现的场景⑯，如今「空间智能」就帮人类实现了⑭。

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⑰！

这次③，他们再度撕裂技术边界⑤，推出Matrix系巅峰之作——Matrix-Game❶。

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⑪。

在这个空间智能时代⑩，视频生成⑫、3D建模⑳、交互控制的融合之力⑬，正彻底颠覆人类与虚拟世界的连接方式⑤。

直通「创世之神」⑰、简单来说▓，Matrix-Game就是通往「创世神」之路的超级加速器⑫。

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⑮。

Matrix-Game的强大之处在于⑪，不仅能在开放世界里「造」出高质量场景③，还能精准控制里面的细节⑰。

现在⑳，只需要输入一个指令❶，即可自由探索⑰、操控▓，甚至创造出细节丰富⑱、物理规则合理的虚拟世界⑬。

多场景可控生成⑬、比如沙漠⑥、森林⑲、山丘⑧、冰原⑯、河流等场景⑪，Matrix-Game可一键生成⑪。

这种多场景泛化能力⑳，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性⑰，覆盖了不同地形⑭、天气⑪、生物群系的Minecraft场景③。

依次是：沙漠❸、海滩⑳、山丘⑦、河流⑩、森林

它还能支持前进⑨、跳跃⑫、攻击等细节操作⑮，会根据用户的输入②，准确响应⑮。

不论是敲击键盘②，还是鼠标滑动⑲，操作体验非常丝滑⑤，仿佛置身于真实世界②。

依次是：前进⑦、后退⑱、向左②、向右❷、跳跃⑨、攻击

包括视角移动⑤，可实现360°无死角生成③。

依次是：视角移动向上❷、向下①、向左④、向右

依次是：视角移动左上②、左下⑩、右上▓、右下

现在③，只需把场景和交互控制融合▓，便会惊叹Matrix-Game无与伦比的技术实力⑬。

不论是前进⑥、后退⑤，向左⑮、向右④，Matrix-Game不仅能精准响应⑧，而且周边物理环境生成的稳定性极高⑬。

左右滑动查看⑤、再比如⑬，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⑰。

Matrix-Game模拟了真实物理规律⑪，精准拿捏⑰。

它生成的虚拟世界不仅视觉连贯▓、细节逼真⑬，还严格遵守了自然物理规律▓，如重力③、碰撞等⑧。

这种高保真表现⑯，显着提升了沉浸感⑫，让用户仿佛「身临其境」⑯。

总而言之⑱，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成②，包括基础运动⑥、复合运动⑥、视角运动等⑮。

泛化场景生成❸、更令人兴奋的是④，Matrix-Game展现出向非Minecraft游戏环境泛化的潜力⑬，为更广泛的应用奠定了基础❸。

比如⑰，生成赛博风格的城市④。

还有古建筑风格的场景⑰，都能无限生成⑯。

由上可见⑳，Matrix-Game这一突破性成果⑲，直接点燃了虚拟世界的无限可能⑭。

它不仅刷新了交互式世界生成的技术天花板⑥，更为构建通用虚拟世界基座树立了全新标杆⑩。

那么⑰，它是如何做到的呢③？

解密Matrix-Game

三大技术核心⑪、接下来⑯，让我们一一拆解Matrix-Game的三大「秘密武器」⑲。

大规模高质量Matrix-Game-MC数据集

数据是AI模型的「养分」⑪，其质量和丰富度直接决定了模型的成败⑩。

为此④，昆仑万维团队自主构建了大规模Matrix-Game-MC数据集❷，为复杂环境的动态学习和交互模式训练⑲，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」⑥，兼顾了数据规模和质量⑤。

无标注预❶、训练数据⑨、从6000小时的MineDojo数据中④，研究者通过三阶段过滤机制⑯，筛选出近千小时高质量数据⑨。

具体来说⑥，经过了 画质与美学过滤⑧； 非游戏内容剔除⑭； 动态与视角稳定性过滤❷。

有标注可控数据⑪、这里⑦，采用了两种策略⑪，生成数千小时的精细标注数据⑳。

探索智能体：利用VPT agent在 MineRL环境中进行自动探索⑤，生成包含精确键盘与鼠标控制信号的Minecraft视频数据②，支持可控性学习⑥。

程序化模拟：基于Unreal Engine手动构建清晰⑳、标注精确的交互场景⑪，提供位置信息⑱、动作标注⑦、以及环境反馈信号⑱，生成高精度②、无噪声的可控标注数据▓，助力高保真动作-响应建模⑩。

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⑮，Matrix-Game打造了一个从图像到世界生成的创新框架⑲。

只需输入一个指令⑥、鼠标移动③，它就能生成连贯⑱、可控的互动视频❸，兼顾视觉精度⑲、时序一致性和物理合理性⑳。

整体架构的设计⑮，有三大核心亮点：

1. 图像到世界建模⑰、它不依赖语言提示⑮，仅基于视觉信号建模空间几何⑫、物体运动⑨，及物理交互⑰，强调空间智能能力⑬。

输入形式是以单张参考图像为起点⑮，生成交互式视频⑧。

在交互可控生成上▓，融合了用户动作输入①，通过多模态扩散模型❶，直接生成虚拟游戏世界的视频内容❷。

自回归式视频生成③、Matrix-Game支持自回归方式scaling生成长度⑯，可持续生成高一致性长视频内容❷。

每次⑮，它会以前一视频最后k=5帧作为运动上下文⑯，逐段递进生成⑥，确保了时间上的连贯性⑦。

此外⑩，通过随机扰动⑩、随机删除④、分类引导策略⑲，可缓解时序漂移和误差积累⑰，确保了时间连贯性⑳。

3. 可控交互设计③、对于交互设计③，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⑱。

同时⑮，它采用了GameFactory控制模块⑱，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①，使得Matrix-Game在生成交互世界时❶，既能保持视觉上的惊艳效果⑭，又能精准响应用户指令⑪。

统一评测体系❶、接下来⑪，如何去全面③、科学地评估交互世界生成模型的性能⑲？

为此⑮，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系②。

它从视觉质量②、时间一致性⑲、交互可控性⑬，以及物理规则理解四个关键维度⑪，来进行量化评估④。

视觉质量⑧、：基于人类视觉系统标准⑭，评估每一帧图像清晰度⑦、结构一致性与真实感⑨。

时间一致性①、：衡量视频的动态连贯性①，包括运动连续性⑥、节奏平滑性与时间稳定性⑯。

交互可控性②、：测试生成结果是否准确响应用户输入的控制信号⑲，涵盖离散控制和连续控制⑰。

物理规则理解❶、：验证生成视频是否遵循物理常识与空间一致性⑳。

这一体系的提出⑨，填补了行业在交互性⑭、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❸。

而且❶， 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⑬。

它不仅为Matrix-Game性能提供了全面量化的依据❶，也为整个交互世界生成领域▓，树立了统一的标准⑥。

刷新SOTA⑮、重塑交互式世界生成标杆⑬、在实验评估中⑧，通过两阶段训练策略⑮，17B参数规模的大模型在空间理解③、物理交互建模⑨，以及用户指令响应方面⑦，取得了显着的突破❷。

在GameWorld Score评测系统中❸，Matrix-Game在以上四大评测维度中全面领先❷，超越了业内着名开源基线——Decart的Oasis和微软的MineWorld②。

尤其是▓，新模型在交互可控性和物理一致性等关键指标上⑤，表现尤为突出⑨。

在双盲评实验中⑦，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❸、连贯⑫、可信①；

93.76%动作控制偏好⑩，准确响应键盘与鼠标指令⑱；

98.23%视觉质量得分①，单帧画面更清晰美观⑨；

89.56%时间一致性得分⑮，动态流畅⑭，无闪烁跳变①。

在控制性能上⑯，Matrix-Game可实现「运动」「攻击」等动作高达90%+准确率⑫；细粒度视角控制下依然保持高精度响应⑩。

此外⑨，Matrix-Game在8大典型Minecraft场景中⑲，也全面领先④。

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⑮。

Matrix-Game用事实证明⑧，它不仅能「看得清」⑩，更能「动得准⑪、控得稳」⑭，是当前最强的交互式世界生成基座模型之一⑰。

多领域革命引擎⑨、解锁交互宇宙❶、作为空间智能领域的先锋之作⑧，Matrix-Game不仅是一个技术突破❷，更是一个跨行业的赋能引擎⑱。

通过融合视频生成⑪、三维建模与交互控制等核心技术①，空间智能不仅支持更加自然②、直观❷、沉浸的体验①，也在具身智能⑨、影视制作❶、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⑫，未来将在多个领域掀起深远的变革⑦。

虚拟游戏世界快速搭建⑩、老黄曾表示⑯，「用不了十年⑱，我们就能看到游戏中每一个像素都是由AI生成的」❸。

Matrix-Game的诞生⑪，让这一预言又近了一步❶。

传统游戏世界构建⑦，往往依赖人工设计和3D建模❷，开发周期长⑬、成本高⑪。

而且⑮，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⑤。

对于游戏开发者⑰，Matrix-Game能以低成本⑰、高效率生成细节丰富①、可控的游戏地图与任务环境③，极大地缩短了开发周期⑥。

不论是开放世界RPG的广袤大陆⑮，还是沙盒游戏的动态地形⑤，Matrix-Game都能根据指令实时生成⑳，赋予玩家更高自由度的探索体验⑬。

同时④，其物理一致性确保了游戏世界的真实感①、沉浸感⑭。

具身智能体训练与测试⑳、具身智能⑬，也称物理AI⑬，是AI下一个前沿⑧。

它能够让智能体在物理世界中⑪，具备感知⑩、推理和行动的能力⑳。然而⑯，现实开发和测试中❸，具身智能面临着多种挑战①。

比如④，环境复杂性不足③，测试场景单一⑭，测试中难以复现现实世界动态性和复杂性④，导致训练效果较为有限⑦。

又或是⑧，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力❸，成本高昂等等⑲。

在红杉最新演讲中❶，Jim Fan将「物理图灵测试」称之为AI的下一个北极星⑰，即智能体在虚拟和物理世界无缝操作⑯，展现出与人类无异的能力①。

而Matrix-Game以高保真的交互世界生成能力⑨，为智能体提供逼真的训练环境④，直接助力这一目标的实现⑳。

从上面demo中不难看出⑨，Matrix-Game可快速生成高度逼真虚拟场景②，森林⑪、山丘⑤、冰原⑤、蘑菇等⑮，涵盖了多样地形❸、物体元素⑫，多样化场景定制⑱。

这种环境不仅视觉细节丰富❶，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⑰。

另外❶，支持前进⑳、跳跃③、抓取等精细动作⑳，Matrix-Game还能让智能体实时⑩、细致的交互⑪。

未来❶，Matrix-Game通过模拟极端天气⑪、家庭环境等④，训练机器人⑰、服务智能体❷，推动通用具身智能的实现❸。

影视与元宇宙内容生产❸、在影视与元宇宙领域⑥，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⑦，甚至数年⑤，成本动辄数百万⑯。

一些现有虚拟世界⑮，多为静态或有限的交互③，难以满足元宇宙用户对自由探索和实时互动的需求⑯。

Matrix-Game能以更高效生产真实合理的动态虚拟空间⑰，直接赋能创意内容制作与沉浸式体验的开发⑰。

它为导演⑥、元宇宙开发者提供了一个革命性工具⑱，将重塑虚拟内容创作的未来⑯。

教育与仿真系统构建⑲、Matrix-Game在教育⑰、仿真系统构建领域中④，同样大有可为⑪。

即⑩，通过生成高度可控⑱、交互丰富的虚拟学习环境⑭，为学生和专业人士提供一个沉浸式训练平台❸。

举个栗子⑩，在医学教育中⑫，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⑥。

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

这些虚拟场景的搭建❶，不仅能降低培训成本⑱，还能通过交互反馈提升学习效果⑥。

此外①，在文化遗产保护⑧、零售电商⑥、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④。

它让世界不再是静态的画卷⑫，而是可以被探索④、被操控⑥、被创造的活宇宙⑧。

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

参考资料：

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