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程尔珍 2025-05-14 【NBA】 5945 人已围观

新智元报道❷、【新智元导读】「矩阵」不再是科幻▓！Matrix-Game震撼来袭⑩，突破边界带来交互式引擎⑲。只需一句话⑳，沙漠森林等任意场景可控生成①，动作丝滑操控①，360°视角自由切换⑲，沉浸感爆棚⑥。

黑客帝国中的「矩阵」⑪，已照进现实①。

指尖轻点⑳，一个细节满满⑮、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▓，如今「空间智能」就帮人类实现了⑯。

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③！

这次⑰，他们再度撕裂技术边界⑨，推出Matrix系巅峰之作——Matrix-Game⑪。

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⑪，更让你成为世界主宰的交互式创世引擎⑱。

在这个空间智能时代⑯，视频生成⑱、3D建模⑳、交互控制的融合之力⑱，正彻底颠覆人类与虚拟世界的连接方式❶。

直通「创世之神」⑦、简单来说⑰，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②，一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⑦，不仅能在开放世界里「造」出高质量场景⑫，还能精准控制里面的细节①。

现在⑳，只需要输入一个指令⑧，即可自由探索⑫、操控⑭，甚至创造出细节丰富⑧、物理规则合理的虚拟世界⑱。

多场景可控生成④、比如沙漠⑩、森林⑪、山丘❶、冰原⑫、河流等场景⑥，Matrix-Game可一键生成⑪。

这种多场景泛化能力④，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性⑬，覆盖了不同地形⑩、天气④、生物群系的Minecraft场景❸。

依次是：沙漠⑲、海滩⑫、山丘⑲、河流②、森林

它还能支持前进⑨、跳跃⑭、攻击等细节操作⑬，会根据用户的输入⑮，准确响应⑯。

不论是敲击键盘⑲，还是鼠标滑动①，操作体验非常丝滑⑭，仿佛置身于真实世界⑩。

依次是：前进⑲、后退⑳、向左⑫、向右⑫、跳跃②、攻击

包括视角移动⑬，可实现360°无死角生成④。

依次是：视角移动向上⑮、向下⑧、向左⑮、向右

依次是：视角移动左上④、左下⑧、右上⑯、右下

现在①，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⑳。

不论是前进❸、后退⑮，向左③、向右❶，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①。

左右滑动查看⑲、再比如⑫，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①。

Matrix-Game模拟了真实物理规律⑲，精准拿捏⑦。

它生成的虚拟世界不仅视觉连贯❷、细节逼真▓，还严格遵守了自然物理规律⑨，如重力⑤、碰撞等⑫。

这种高保真表现⑬，显着提升了沉浸感⑪，让用户仿佛「身临其境」⑦。

总而言之❸，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成⑱，包括基础运动⑪、复合运动③、视角运动等⑤。

泛化场景生成③、更令人兴奋的是⑨，Matrix-Game展现出向非Minecraft游戏环境泛化的潜力⑧，为更广泛的应用奠定了基础❶。

比如⑭，生成赛博风格的城市⑥。

还有古建筑风格的场景⑦，都能无限生成⑮。

由上可见①，Matrix-Game这一突破性成果②，直接点燃了虚拟世界的无限可能⑬。

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

那么⑨，它是如何做到的呢⑦？

解密Matrix-Game

三大技术核心①、接下来②，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」⑦，其质量和丰富度直接决定了模型的成败⑮。

为此❸，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⑮，提供了坚实的基础▓。

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」▓，兼顾了数据规模和质量❷。

无标注预⑦、训练数据❷、从6000小时的MineDojo数据中⑧，研究者通过三阶段过滤机制⑲，筛选出近千小时高质量数据❷。

具体来说⑩，经过了 画质与美学过滤❸； 非游戏内容剔除⑯； 动态与视角稳定性过滤⑱。

有标注可控数据⑫、这里⑳，采用了两种策略⑪，生成数千小时的精细标注数据⑨。

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⑩，支持可控性学习▓。

程序化模拟：基于Unreal Engine手动构建清晰⑪、标注精确的交互场景⑨，提供位置信息⑤、动作标注❶、以及环境反馈信号⑱，生成高精度⑧、无噪声的可控标注数据⑯，助力高保真动作-响应建模⑲。

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④。

只需输入一个指令⑧、鼠标移动④，它就能生成连贯⑱、可控的互动视频⑳，兼顾视觉精度⑦、时序一致性和物理合理性②。

整体架构的设计⑮，有三大核心亮点：

1. 图像到世界建模⑳、它不依赖语言提示③，仅基于视觉信号建模空间几何③、物体运动①，及物理交互⑯，强调空间智能能力⑳。

输入形式是以单张参考图像为起点❶，生成交互式视频⑧。

在交互可控生成上⑪，融合了用户动作输入⑨，通过多模态扩散模型⑩，直接生成虚拟游戏世界的视频内容⑭。

自回归式视频生成❷、Matrix-Game支持自回归方式scaling生成长度③，可持续生成高一致性长视频内容⑰。

每次⑯，它会以前一视频最后k=5帧作为运动上下文①，逐段递进生成⑪，确保了时间上的连贯性⑥。

此外⑳，通过随机扰动④、随机删除⑨、分类引导策略⑨，可缓解时序漂移和误差积累⑭，确保了时间连贯性❶。

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

同时⑯，它采用了GameFactory控制模块⑳，融入多模态Diffusion Transformer架构⑰，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⑥，使得Matrix-Game在生成交互世界时⑤，既能保持视觉上的惊艳效果⑨，又能精准响应用户指令⑯。

统一评测体系②、接下来⑥，如何去全面❸、科学地评估交互世界生成模型的性能⑭？

为此⑦，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系③。

它从视觉质量⑧、时间一致性③、交互可控性⑤，以及物理规则理解四个关键维度⑲，来进行量化评估❶。

视觉质量⑫、：基于人类视觉系统标准⑭，评估每一帧图像清晰度⑰、结构一致性与真实感❶。

时间一致性⑲、：衡量视频的动态连贯性▓，包括运动连续性⑲、节奏平滑性与时间稳定性④。

交互可控性③、：测试生成结果是否准确响应用户输入的控制信号⑦，涵盖离散控制和连续控制❶。

物理规则理解⑥、：验证生成视频是否遵循物理常识与空间一致性⑱。

这一体系的提出②，填补了行业在交互性⑤、物理一致性等维度的评测空白⑨，为模型的迭代优化提供了科学依据⑪。

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②。

它不仅为Matrix-Game性能提供了全面量化的依据⑤，也为整个交互世界生成领域⑩，树立了统一的标准⑨。

刷新SOTA⑰、重塑交互式世界生成标杆⑬、在实验评估中❸，通过两阶段训练策略⑬，17B参数规模的大模型在空间理解⑮、物理交互建模❶，以及用户指令响应方面⑨，取得了显着的突破⑫。

在GameWorld Score评测系统中⑩，Matrix-Game在以上四大评测维度中全面领先⑨，超越了业内着名开源基线——Decart的Oasis和微软的MineWorld❷。

尤其是①，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⑧，用户更倾向于选择Matrix-Game生成的视频：

96.3%总体偏好率⑤，生成效果更真实⑪、连贯⑦、可信①；

93.76%动作控制偏好▓，准确响应键盘与鼠标指令⑬；

98.23%视觉质量得分⑱，单帧画面更清晰美观⑤；

89.56%时间一致性得分⑨，动态流畅⑦，无闪烁跳变⑧。

在控制性能上⑲，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⑮，Matrix-Game在8大典型Minecraft场景中④，也全面领先④。

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③。

Matrix-Game用事实证明⑱，它不仅能「看得清」⑦，更能「动得准⑭、控得稳」⑮，是当前最强的交互式世界生成基座模型之一⑩。

多领域革命引擎⑲、解锁交互宇宙⑫、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⑧，更是一个跨行业的赋能引擎⑱。

通过融合视频生成❸、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⑧、直观⑰、沉浸的体验②，也在具身智能⑫、影视制作②、游戏开发等领域展现出巨大潜力⑰。

Matrix-Game强大的交互式生成能力④，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①、老黄曾表示③，「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」⑬。

Matrix-Game的诞生①，让这一预言又近了一步⑮。

传统游戏世界构建①，往往依赖人工设计和3D建模⑩，开发周期长⑰、成本高⑧。

而且❸，许多游戏地图和任务缺乏多样性⑲，难以满足玩家对高自由度探索需求❷。

对于游戏开发者⑳，Matrix-Game能以低成本⑤、高效率生成细节丰富④、可控的游戏地图与任务环境⑳，极大地缩短了开发周期❷。

不论是开放世界RPG的广袤大陆⑬，还是沙盒游戏的动态地形④，Matrix-Game都能根据指令实时生成❸，赋予玩家更高自由度的探索体验⑭。

同时⑫，其物理一致性确保了游戏世界的真实感⑦、沉浸感⑬。

具身智能体训练与测试❸、具身智能▓，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❸，具备感知▓、推理和行动的能力❷。然而⑫，现实开发和测试中⑳，具身智能面临着多种挑战②。

比如❸，环境复杂性不足▓，测试场景单一⑬，测试中难以复现现实世界动态性和复杂性⑫，导致训练效果较为有限⑧。

又或是⑮，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力⑤，成本高昂等等⑤。

在红杉最新演讲中⑮，Jim Fan将「物理图灵测试」称之为AI的下一个北极星❶，即智能体在虚拟和物理世界无缝操作⑬，展现出与人类无异的能力②。

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②，直接助力这一目标的实现⑮。

从上面demo中不难看出⑭，Matrix-Game可快速生成高度逼真虚拟场景⑩，森林⑭、山丘⑮、冰原⑲、蘑菇等⑲，涵盖了多样地形⑯、物体元素①，多样化场景定制⑯。

这种环境不仅视觉细节丰富⑭，还严格遵守物理规律❸，可以为具身智能提供接近真实世界的训练场❸。

另外③，支持前进❶、跳跃⑰、抓取等精细动作①，Matrix-Game还能让智能体实时⑨、细致的交互⑪。

未来⑨，Matrix-Game通过模拟极端天气④、家庭环境等①，训练机器人⑯、服务智能体⑪，推动通用具身智能的实现⑬。

影视与元宇宙内容生产⑱、在影视与元宇宙领域❷，虚拟场景往往依赖3D建模和特效团队⑦，一个好莱坞特效场景制作可能耗费数月⑬，甚至数年❶，成本动辄数百万⑦。

一些现有虚拟世界⑧，多为静态或有限的交互⑱，难以满足元宇宙用户对自由探索和实时互动的需求❷。

Matrix-Game能以更高效生产真实合理的动态虚拟空间⑫，直接赋能创意内容制作与沉浸式体验的开发①。

它为导演❶、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④。

教育与仿真系统构建⑰、Matrix-Game在教育⑧、仿真系统构建领域中⑪，同样大有可为❷。

即⑦，通过生成高度可控▓、交互丰富的虚拟学习环境③，为学生和专业人士提供一个沉浸式训练平台⑲。

举个栗子⑯，在医学教育中❶，或许就可以利用Matrix-Game模拟手术室场景⑱，让学生身临其境练习复杂操作⑳。

在航空航天领域⑲，则可以用于生成逼真的飞行模拟环境❷，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④，不仅能降低培训成本⑱，还能通过交互反馈提升学习效果①。

此外⑱，在文化遗产保护⑰、零售电商▓、数字孪生与智能城市规划等领域中❷，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❶，而是可以被探索⑳、被操控⑦、被创造的活宇宙⑤。

下一步④，Matrix-Game还将继续迭代优化▓，带领我们迈向更加智能⑨、沉浸的虚拟世界⑧。

参考资料：

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