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新智元报道⑱、【新智元导读】「矩阵」不再是科幻①！Matrix-Game震撼来袭❶，突破边界带来交互式引擎❸。只需一句话⑯，沙漠森林等任意场景可控生成③，动作丝滑操控⑪，360°视角自由切换⑰，沉浸感爆棚❸。

黑客帝国中的「矩阵」⑩，已照进现实⑨。

指尖轻点⑪，一个细节满满⑯、物理规则完美运转的虚拟世界就此诞生⑧。

这个曾经只在科幻大片出现的场景③，如今「空间智能」就帮人类实现了⑨。

继之前刷屏的单张图片生成虚拟世界Matrix Zero之后⑨，昆仑万维又来搞事情了❶！

这次⑩，他们再度撕裂技术边界④，推出Matrix系巅峰之作——Matrix-Game⑲。

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②，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▓，视频生成⑩、3D建模⑳、交互控制的融合之力⑰，正彻底颠覆人类与虚拟世界的连接方式⑧。

直通「创世之神」⑪、简单来说⑲，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⑫，一个专为游戏世界量身打造的交互式世界基础模型⑥。

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⑨，还能精准控制里面的细节⑭。

现在②，只需要输入一个指令⑯，即可自由探索❸、操控⑱，甚至创造出细节丰富⑫、物理规则合理的虚拟世界❷。

多场景可控生成⑨、比如沙漠⑦、森林⑦、山丘①、冰原②、河流等场景⑬，Matrix-Game可一键生成①。

这种多场景泛化能力❷，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性▓，覆盖了不同地形⑤、天气③、生物群系的Minecraft场景⑭。

依次是：沙漠⑯、海滩⑨、山丘⑨、河流⑳、森林

它还能支持前进⑬、跳跃❷、攻击等细节操作⑬，会根据用户的输入⑥，准确响应▓。

不论是敲击键盘③，还是鼠标滑动⑫，操作体验非常丝滑⑧，仿佛置身于真实世界⑱。

依次是：前进⑪、后退⑳、向左⑬、向右②、跳跃⑮、攻击

包括视角移动❸，可实现360°无死角生成⑨。

依次是：视角移动向上⑳、向下⑥、向左⑲、向右

依次是：视角移动左上⑪、左下⑦、右上⑲、右下

现在⑮，只需把场景和交互控制融合⑪，便会惊叹Matrix-Game无与伦比的技术实力⑱。

不论是前进⑭、后退①，向左⑰、向右⑰，Matrix-Game不仅能精准响应③，而且周边物理环境生成的稳定性极高▓。

左右滑动查看⑧、再比如▓，跳跃攻击等幅度大的动作③，更是对AI空间生成提出了高难度的考验⑬。

Matrix-Game模拟了真实物理规律①，精准拿捏▓。

它生成的虚拟世界不仅视觉连贯⑰、细节逼真②，还严格遵守了自然物理规律⑱，如重力①、碰撞等❷。

这种高保真表现▓，显着提升了沉浸感⑫，让用户仿佛「身临其境」⑤。

总而言之⑯，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成⑯，包括基础运动⑮、复合运动⑬、视角运动等⑮。

泛化场景生成❶、更令人兴奋的是②，Matrix-Game展现出向非Minecraft游戏环境泛化的潜力④，为更广泛的应用奠定了基础⑰。

比如⑮，生成赛博风格的城市⑭。

还有古建筑风格的场景⑯，都能无限生成⑳。

由上可见②，Matrix-Game这一突破性成果⑰，直接点燃了虚拟世界的无限可能③。

它不仅刷新了交互式世界生成的技术天花板❷，更为构建通用虚拟世界基座树立了全新标杆⑮。

那么②，它是如何做到的呢⑱？

解密Matrix-Game

三大技术核心①、接下来⑬，让我们一一拆解Matrix-Game的三大「秘密武器」⑬。

大规模高质量Matrix-Game-MC数据集

数据是AI模型的「养分」⑬，其质量和丰富度直接决定了模型的成败⑰。

为此⑭，昆仑万维团队自主构建了大规模Matrix-Game-MC数据集⑦，为复杂环境的动态学习和交互模式训练▓，提供了坚实的基础⑮。

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」⑰，兼顾了数据规模和质量⑲。

无标注预⑧、训练数据⑩、从6000小时的MineDojo数据中⑮，研究者通过三阶段过滤机制⑬，筛选出近千小时高质量数据④。

具体来说④，经过了 画质与美学过滤④； 非游戏内容剔除⑤； 动态与视角稳定性过滤⑰。

有标注可控数据⑪、这里⑮，采用了两种策略⑰，生成数千小时的精细标注数据⑲。

探索智能体：利用VPT agent在 MineRL环境中进行自动探索⑥，生成包含精确键盘与鼠标控制信号的Minecraft视频数据⑲，支持可控性学习⑯。

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❷、动作标注⑫、以及环境反馈信号⑪，生成高精度⑬、无噪声的可控标注数据⑳，助力高保真动作-响应建模⑭。

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⑯，Matrix-Game打造了一个从图像到世界生成的创新框架⑪。

只需输入一个指令⑦、鼠标移动❷，它就能生成连贯②、可控的互动视频③，兼顾视觉精度⑰、时序一致性和物理合理性①。

整体架构的设计⑭，有三大核心亮点：

1. 图像到世界建模⑰、它不依赖语言提示⑪，仅基于视觉信号建模空间几何④、物体运动⑩，及物理交互①，强调空间智能能力⑦。

输入形式是以单张参考图像为起点⑱，生成交互式视频⑪。

在交互可控生成上⑧，融合了用户动作输入⑳，通过多模态扩散模型④，直接生成虚拟游戏世界的视频内容⑥。

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⑱。

每次⑨，它会以前一视频最后k=5帧作为运动上下文⑰，逐段递进生成①，确保了时间上的连贯性⑨。

此外①，通过随机扰动⑭、随机删除⑱、分类引导策略⑦，可缓解时序漂移和误差积累⑱，确保了时间连贯性③。

3. 可控交互设计⑦、对于交互设计⑱，键盘动作是以离散token表达▓，视角移动动作则以连续token表达❸。

同时❸，它采用了GameFactory控制模块⑫，融入多模态Diffusion Transformer架构②，并利用CFG提升对控制信号的鲁棒响应能力⑰。

得益于这一架构⑧，使得Matrix-Game在生成交互世界时④，既能保持视觉上的惊艳效果⑩，又能精准响应用户指令⑦。

统一评测体系⑨、接下来①，如何去全面▓、科学地评估交互世界生成模型的性能⑬？

为此⑱，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系⑲。

它从视觉质量⑬、时间一致性⑫、交互可控性③，以及物理规则理解四个关键维度③，来进行量化评估▓。

视觉质量▓、：基于人类视觉系统标准⑩，评估每一帧图像清晰度⑱、结构一致性与真实感②。

时间一致性⑱、：衡量视频的动态连贯性⑥，包括运动连续性⑬、节奏平滑性与时间稳定性⑦。

交互可控性⑬、：测试生成结果是否准确响应用户输入的控制信号❷，涵盖离散控制和连续控制⑮。

物理规则理解⑫、：验证生成视频是否遵循物理常识与空间一致性⑨。

这一体系的提出⑧，填补了行业在交互性⑰、物理一致性等维度的评测空白④，为模型的迭代优化提供了科学依据⑦。

而且⑳， 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⑥。

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⑭，树立了统一的标准③。

刷新SOTA⑰、重塑交互式世界生成标杆⑦、在实验评估中⑰，通过两阶段训练策略⑲，17B参数规模的大模型在空间理解❷、物理交互建模④，以及用户指令响应方面❷，取得了显着的突破⑨。

在GameWorld Score评测系统中⑨，Matrix-Game在以上四大评测维度中全面领先⑲，超越了业内着名开源基线——Decart的Oasis和微软的MineWorld⑧。

尤其是③，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⑲。

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❷，生成效果更真实⑱、连贯❶、可信⑨；

93.76%动作控制偏好①，准确响应键盘与鼠标指令③；

98.23%视觉质量得分⑬，单帧画面更清晰美观①；

89.56%时间一致性得分①，动态流畅②，无闪烁跳变⑫。

在控制性能上②，Matrix-Game可实现「运动」「攻击」等动作高达90%+准确率▓；细粒度视角控制下依然保持高精度响应⑧。

此外⑧，Matrix-Game在8大典型Minecraft场景中⑮，也全面领先⑬。

模型展现出卓越的环境适应与泛化能力⑬，可广泛应用于复杂动态的虚拟世界交互任务⑲。

Matrix-Game用事实证明▓，它不仅能「看得清」④，更能「动得准⑱、控得稳」⑰，是当前最强的交互式世界生成基座模型之一⑳。

多领域革命引擎⑧、解锁交互宇宙⑩、作为空间智能领域的先锋之作❶，Matrix-Game不仅是一个技术突破⑲，更是一个跨行业的赋能引擎⑬。

通过融合视频生成❸、三维建模与交互控制等核心技术⑫，空间智能不仅支持更加自然④、直观⑬、沉浸的体验⑥，也在具身智能③、影视制作④、游戏开发等领域展现出巨大潜力⑫。

Matrix-Game强大的交互式生成能力②，未来将在多个领域掀起深远的变革⑪。

虚拟游戏世界快速搭建⑱、老黄曾表示⑳，「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」③。

Matrix-Game的诞生⑫，让这一预言又近了一步⑩。

传统游戏世界构建③，往往依赖人工设计和3D建模❶，开发周期长⑤、成本高⑥。

而且⑤，许多游戏地图和任务缺乏多样性▓，难以满足玩家对高自由度探索需求⑫。

对于游戏开发者③，Matrix-Game能以低成本③、高效率生成细节丰富⑭、可控的游戏地图与任务环境▓，极大地缩短了开发周期⑩。

不论是开放世界RPG的广袤大陆⑥，还是沙盒游戏的动态地形⑦，Matrix-Game都能根据指令实时生成❷，赋予玩家更高自由度的探索体验⑲。

同时❸，其物理一致性确保了游戏世界的真实感⑱、沉浸感⑱。

具身智能体训练与测试⑫、具身智能⑯，也称物理AI⑧，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⑱、推理和行动的能力⑯。然而①，现实开发和测试中⑥，具身智能面临着多种挑战⑯。

比如②，环境复杂性不足⑬，测试场景单一③，测试中难以复现现实世界动态性和复杂性②，导致训练效果较为有限▓。

又或是⑳，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力❸，成本高昂等等⑬。

在红杉最新演讲中⑫，Jim Fan将「物理图灵测试」称之为AI的下一个北极星⑩，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⑰。

而Matrix-Game以高保真的交互世界生成能力⑭，为智能体提供逼真的训练环境⑳，直接助力这一目标的实现⑰。

从上面demo中不难看出⑲，Matrix-Game可快速生成高度逼真虚拟场景⑱，森林⑮、山丘③、冰原⑩、蘑菇等⑨，涵盖了多样地形⑮、物体元素⑱，多样化场景定制④。

这种环境不仅视觉细节丰富⑧，还严格遵守物理规律⑯，可以为具身智能提供接近真实世界的训练场⑯。

另外▓，支持前进❸、跳跃▓、抓取等精细动作⑨，Matrix-Game还能让智能体实时⑯、细致的交互❸。

未来❸，Matrix-Game通过模拟极端天气③、家庭环境等⑲，训练机器人❷、服务智能体⑯，推动通用具身智能的实现⑧。

影视与元宇宙内容生产⑨、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⑲，一个好莱坞特效场景制作可能耗费数月⑤，甚至数年❶，成本动辄数百万⑨。

一些现有虚拟世界⑪，多为静态或有限的交互⑦，难以满足元宇宙用户对自由探索和实时互动的需求①。

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⑪。

它为导演⑪、元宇宙开发者提供了一个革命性工具⑤，将重塑虚拟内容创作的未来⑳。

教育与仿真系统构建⑬、Matrix-Game在教育④、仿真系统构建领域中⑱，同样大有可为⑦。

即⑭，通过生成高度可控⑰、交互丰富的虚拟学习环境⑬，为学生和专业人士提供一个沉浸式训练平台▓。

举个栗子⑯，在医学教育中⑰，或许就可以利用Matrix-Game模拟手术室场景❸，让学生身临其境练习复杂操作⑳。

在航空航天领域⑰，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⑬。

这些虚拟场景的搭建⑯，不仅能降低培训成本⑫，还能通过交互反馈提升学习效果❶。

此外⑫，在文化遗产保护⑭、零售电商③、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③。

它让世界不再是静态的画卷⑥，而是可以被探索⑫、被操控⑧、被创造的活宇宙⑩。

下一步❷，Matrix-Game还将继续迭代优化④，带领我们迈向更加智能⑪、沉浸的虚拟世界⑬。

参考资料：

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