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崔涵雁 2025-05-14 【CBA】 5613 人已围观

新智元报道⑦、【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⑤。只需一句话②，沙漠森林等任意场景可控生成④，动作丝滑操控⑳，360°视角自由切换⑮，沉浸感爆棚⑳。

黑客帝国中的「矩阵」⑤，已照进现实⑥。

指尖轻点⑧，一个细节满满①、物理规则完美运转的虚拟世界就此诞生❸。

这个曾经只在科幻大片出现的场景④，如今「空间智能」就帮人类实现了⑩。

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⑧！

这次⑲，他们再度撕裂技术边界⑩，推出Matrix系巅峰之作——Matrix-Game⑭。

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⑨。

在这个空间智能时代❶，视频生成❶、3D建模⑬、交互控制的融合之力⑮，正彻底颠覆人类与虚拟世界的连接方式⑪。

直通「创世之神」⑪、简单来说①，Matrix-Game就是通往「创世神」之路的超级加速器⑲。

它是Matrix系列在交互世界生成领域的首次惊艳落地⑱，一个专为游戏世界量身打造的交互式世界基础模型⑳。

Matrix-Game的强大之处在于⑥，不仅能在开放世界里「造」出高质量场景❷，还能精准控制里面的细节▓。

现在⑳，只需要输入一个指令▓，即可自由探索④、操控❸，甚至创造出细节丰富⑤、物理规则合理的虚拟世界⑬。

多场景可控生成⑰、比如沙漠⑱、森林③、山丘❸、冰原⑪、河流等场景⑱，Matrix-Game可一键生成❸。

这种多场景泛化能力②，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性⑦，覆盖了不同地形⑥、天气⑪、生物群系的Minecraft场景①。

依次是：沙漠▓、海滩⑲、山丘⑰、河流❶、森林

它还能支持前进⑰、跳跃⑱、攻击等细节操作②，会根据用户的输入⑤，准确响应⑫。

不论是敲击键盘④，还是鼠标滑动⑪，操作体验非常丝滑⑳，仿佛置身于真实世界①。

依次是：前进⑦、后退⑨、向左⑬、向右⑦、跳跃⑭、攻击

包括视角移动⑧，可实现360°无死角生成⑰。

依次是：视角移动向上❸、向下⑱、向左⑳、向右

依次是：视角移动左上⑥、左下⑱、右上⑫、右下

现在⑯，只需把场景和交互控制融合⑬，便会惊叹Matrix-Game无与伦比的技术实力⑬。

不论是前进⑦、后退⑨，向左⑦、向右②，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❸。

左右滑动查看④、再比如⑯，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⑮。

Matrix-Game模拟了真实物理规律⑭，精准拿捏⑲。

它生成的虚拟世界不仅视觉连贯⑫、细节逼真⑮，还严格遵守了自然物理规律⑥，如重力⑤、碰撞等⑦。

这种高保真表现⑫，显着提升了沉浸感❷，让用户仿佛「身临其境」❶。

总而言之②，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成⑤，包括基础运动⑦、复合运动⑫、视角运动等⑦。

泛化场景生成②、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❸，为更广泛的应用奠定了基础⑪。

比如⑫，生成赛博风格的城市⑭。

还有古建筑风格的场景①，都能无限生成⑪。

由上可见③，Matrix-Game这一突破性成果⑯，直接点燃了虚拟世界的无限可能①。

它不仅刷新了交互式世界生成的技术天花板③，更为构建通用虚拟世界基座树立了全新标杆⑬。

那么⑦，它是如何做到的呢⑫？

解密Matrix-Game

三大技术核心❸、接下来⑳，让我们一一拆解Matrix-Game的三大「秘密武器」⑧。

大规模高质量Matrix-Game-MC数据集

数据是AI模型的「养分」⑥，其质量和丰富度直接决定了模型的成败❶。

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③，提供了坚实的基础⑤。

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」❸，兼顾了数据规模和质量⑭。

无标注预⑥、训练数据⑤、从6000小时的MineDojo数据中⑯，研究者通过三阶段过滤机制⑪，筛选出近千小时高质量数据⑭。

具体来说⑲，经过了 画质与美学过滤⑰； 非游戏内容剔除▓； 动态与视角稳定性过滤⑳。

有标注可控数据②、这里⑦，采用了两种策略④，生成数千小时的精细标注数据⑫。

探索智能体：利用VPT agent在 MineRL环境中进行自动探索⑭，生成包含精确键盘与鼠标控制信号的Minecraft视频数据①，支持可控性学习❶。

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⑧，提供位置信息⑯、动作标注①、以及环境反馈信号⑮，生成高精度⑥、无噪声的可控标注数据▓，助力高保真动作-响应建模⑤。

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①，Matrix-Game打造了一个从图像到世界生成的创新框架⑫。

只需输入一个指令❷、鼠标移动④，它就能生成连贯⑮、可控的互动视频⑥，兼顾视觉精度⑲、时序一致性和物理合理性②。

整体架构的设计⑬，有三大核心亮点：

1. 图像到世界建模⑩、它不依赖语言提示⑥，仅基于视觉信号建模空间几何⑯、物体运动④，及物理交互⑯，强调空间智能能力④。

输入形式是以单张参考图像为起点❷，生成交互式视频⑧。

在交互可控生成上❷，融合了用户动作输入▓，通过多模态扩散模型⑧，直接生成虚拟游戏世界的视频内容⑪。

自回归式视频生成⑥、Matrix-Game支持自回归方式scaling生成长度⑩，可持续生成高一致性长视频内容❷。

每次❸，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⑦，确保了时间上的连贯性❷。

此外⑫，通过随机扰动⑫、随机删除⑧、分类引导策略⑱，可缓解时序漂移和误差积累④，确保了时间连贯性❶。

3. 可控交互设计④、对于交互设计⑰，键盘动作是以离散token表达⑪，视角移动动作则以连续token表达⑯。

同时⑥，它采用了GameFactory控制模块▓，融入多模态Diffusion Transformer架构⑦，并利用CFG提升对控制信号的鲁棒响应能力⑥。

得益于这一架构⑤，使得Matrix-Game在生成交互世界时⑮，既能保持视觉上的惊艳效果⑫，又能精准响应用户指令③。

统一评测体系⑮、接下来⑤，如何去全面⑦、科学地评估交互世界生成模型的性能⑩？

为此❷，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系⑦。

它从视觉质量▓、时间一致性▓、交互可控性②，以及物理规则理解四个关键维度⑩，来进行量化评估⑮。

视觉质量❸、：基于人类视觉系统标准▓，评估每一帧图像清晰度⑱、结构一致性与真实感❸。

时间一致性⑯、：衡量视频的动态连贯性❶，包括运动连续性⑫、节奏平滑性与时间稳定性⑱。

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①，涵盖离散控制和连续控制⑱。

物理规则理解⑯、：验证生成视频是否遵循物理常识与空间一致性④。

这一体系的提出⑭，填补了行业在交互性⑬、物理一致性等维度的评测空白⑭，为模型的迭代优化提供了科学依据⑱。

而且⑫， 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▓，也为整个交互世界生成领域⑦，树立了统一的标准❷。

刷新SOTA⑧、重塑交互式世界生成标杆⑱、在实验评估中④，通过两阶段训练策略⑧，17B参数规模的大模型在空间理解❸、物理交互建模⑥，以及用户指令响应方面④，取得了显着的突破⑱。

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⑫，超越了业内着名开源基线——Decart的Oasis和微软的MineWorld⑭。

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①，表现尤为突出⑬。

在双盲评实验中⑥，用户更倾向于选择Matrix-Game生成的视频：

96.3%总体偏好率⑰，生成效果更真实⑲、连贯③、可信⑬；

93.76%动作控制偏好⑱，准确响应键盘与鼠标指令▓；

98.23%视觉质量得分③，单帧画面更清晰美观⑫；

89.56%时间一致性得分①，动态流畅❶，无闪烁跳变⑰。

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⑱；细粒度视角控制下依然保持高精度响应⑥。

此外⑥，Matrix-Game在8大典型Minecraft场景中⑬，也全面领先⑫。

模型展现出卓越的环境适应与泛化能力❷，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⑭，它不仅能「看得清」⑮，更能「动得准⑭、控得稳」⑬，是当前最强的交互式世界生成基座模型之一⑦。

多领域革命引擎❷、解锁交互宇宙⑨、作为空间智能领域的先锋之作⑦，Matrix-Game不仅是一个技术突破④，更是一个跨行业的赋能引擎❷。

通过融合视频生成⑬、三维建模与交互控制等核心技术❷，空间智能不仅支持更加自然⑪、直观⑰、沉浸的体验⑫，也在具身智能⑭、影视制作⑰、游戏开发等领域展现出巨大潜力⑨。

Matrix-Game强大的交互式生成能力⑯，未来将在多个领域掀起深远的变革❶。

虚拟游戏世界快速搭建❷、老黄曾表示⑦，「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」⑮。

Matrix-Game的诞生⑮，让这一预言又近了一步❷。

传统游戏世界构建①，往往依赖人工设计和3D建模❷，开发周期长③、成本高▓。

而且④，许多游戏地图和任务缺乏多样性⑧，难以满足玩家对高自由度探索需求⑦。

对于游戏开发者⑤，Matrix-Game能以低成本❸、高效率生成细节丰富⑱、可控的游戏地图与任务环境③，极大地缩短了开发周期⑧。

不论是开放世界RPG的广袤大陆⑩，还是沙盒游戏的动态地形⑯，Matrix-Game都能根据指令实时生成⑲，赋予玩家更高自由度的探索体验①。

同时⑧，其物理一致性确保了游戏世界的真实感⑬、沉浸感⑭。

具身智能体训练与测试①、具身智能①，也称物理AI⑧，是AI下一个前沿⑨。

它能够让智能体在物理世界中⑮，具备感知⑪、推理和行动的能力⑮。然而⑬，现实开发和测试中⑫，具身智能面临着多种挑战⑭。

比如⑯，环境复杂性不足①，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❷，导致训练效果较为有限⑲。

又或是①，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力⑲，成本高昂等等❷。

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⑰，即智能体在虚拟和物理世界无缝操作⑮，展现出与人类无异的能力⑤。

而Matrix-Game以高保真的交互世界生成能力③，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⑩。

从上面demo中不难看出①，Matrix-Game可快速生成高度逼真虚拟场景⑫，森林⑱、山丘⑳、冰原③、蘑菇等⑳，涵盖了多样地形⑱、物体元素❷，多样化场景定制②。

这种环境不仅视觉细节丰富⑳，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②。

另外⑪，支持前进⑭、跳跃⑮、抓取等精细动作⑱，Matrix-Game还能让智能体实时⑥、细致的交互⑭。

未来②，Matrix-Game通过模拟极端天气⑧、家庭环境等⑰，训练机器人▓、服务智能体⑤，推动通用具身智能的实现⑨。

影视与元宇宙内容生产▓、在影视与元宇宙领域⑦，虚拟场景往往依赖3D建模和特效团队⑤，一个好莱坞特效场景制作可能耗费数月❸，甚至数年⑮，成本动辄数百万③。

一些现有虚拟世界⑳，多为静态或有限的交互⑲，难以满足元宇宙用户对自由探索和实时互动的需求▓。

Matrix-Game能以更高效生产真实合理的动态虚拟空间⑥，直接赋能创意内容制作与沉浸式体验的开发⑱。

它为导演⑧、元宇宙开发者提供了一个革命性工具⑬，将重塑虚拟内容创作的未来⑳。

教育与仿真系统构建⑳、Matrix-Game在教育③、仿真系统构建领域中⑧，同样大有可为⑯。

即⑲，通过生成高度可控❶、交互丰富的虚拟学习环境⑦，为学生和专业人士提供一个沉浸式训练平台❶。

举个栗子▓，在医学教育中⑱，或许就可以利用Matrix-Game模拟手术室场景⑬，让学生身临其境练习复杂操作⑬。

在航空航天领域③，则可以用于生成逼真的飞行模拟环境▓，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②，不仅能降低培训成本③，还能通过交互反馈提升学习效果⑱。

此外❸，在文化遗产保护⑧、零售电商⑯、数字孪生与智能城市规划等领域中▓，Matrix-Game未来将会释放无限的潜力⑱。

它让世界不再是静态的画卷⑭，而是可以被探索❸、被操控⑩、被创造的活宇宙⑳。

下一步❷，Matrix-Game还将继续迭代优化⑫，带领我们迈向更加智能⑲、沉浸的虚拟世界⑪。

参考资料：

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