超级电玩城游戏

新智元报道⑤、【新智元导读】「矩阵」不再是科幻❸！Matrix-Game震撼来袭⑪，突破边界带来交互式引擎❷。只需一句话⑤，沙漠森林等任意场景可控生成⑱，动作丝滑操控⑰，360°视角自由切换⑨，沉浸感爆棚❸。

黑客帝国中的「矩阵」⑲，已照进现实❷。

指尖轻点⑦，一个细节满满④、物理规则完美运转的虚拟世界就此诞生⑥。

这个曾经只在科幻大片出现的场景⑰，如今「空间智能」就帮人类实现了⑪。

继之前刷屏的单张图片生成虚拟世界Matrix Zero之后❶，昆仑万维又来搞事情了⑦！

这次❶，他们再度撕裂技术边界③，推出Matrix系巅峰之作——Matrix-Game⑤。

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❸，更让你成为世界主宰的交互式创世引擎⑬。

在这个空间智能时代④，视频生成⑱、3D建模⑪、交互控制的融合之力⑳，正彻底颠覆人类与虚拟世界的连接方式⑮。

直通「创世之神」❷、简单来说⑨，Matrix-Game就是通往「创世神」之路的超级加速器⑱。

它是Matrix系列在交互世界生成领域的首次惊艳落地❶，一个专为游戏世界量身打造的交互式世界基础模型②。

Matrix-Game的强大之处在于⑰，不仅能在开放世界里「造」出高质量场景⑥，还能精准控制里面的细节⑨。

现在⑤，只需要输入一个指令⑨，即可自由探索❷、操控❶，甚至创造出细节丰富❸、物理规则合理的虚拟世界⑥。

多场景可控生成⑬、比如沙漠⑪、森林⑨、山丘⑤、冰原⑱、河流等场景③，Matrix-Game可一键生成⑰。

这种多场景泛化能力②，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性⑯，覆盖了不同地形⑬、天气⑪、生物群系的Minecraft场景▓。

依次是：沙漠❶、海滩⑲、山丘⑬、河流①、森林

它还能支持前进⑳、跳跃⑨、攻击等细节操作⑥，会根据用户的输入⑲，准确响应⑪。

不论是敲击键盘⑱，还是鼠标滑动⑭，操作体验非常丝滑❷，仿佛置身于真实世界❸。

依次是：前进⑱、后退⑩、向左⑰、向右❷、跳跃⑤、攻击

包括视角移动❶，可实现360°无死角生成⑲。

依次是：视角移动向上⑤、向下⑳、向左⑧、向右

依次是：视角移动左上⑱、左下⑯、右上④、右下

现在②，只需把场景和交互控制融合❸，便会惊叹Matrix-Game无与伦比的技术实力⑦。

不论是前进⑤、后退⑭，向左③、向右⑪，Matrix-Game不仅能精准响应⑰，而且周边物理环境生成的稳定性极高⑬。

左右滑动查看①、再比如⑯，跳跃攻击等幅度大的动作⑨，更是对AI空间生成提出了高难度的考验④。

Matrix-Game模拟了真实物理规律⑩，精准拿捏⑫。

它生成的虚拟世界不仅视觉连贯③、细节逼真⑬，还严格遵守了自然物理规律③，如重力⑦、碰撞等⑤。

这种高保真表现⑩，显着提升了沉浸感⑧，让用户仿佛「身临其境」⑤。

总而言之⑥，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成⑥，包括基础运动⑦、复合运动⑲、视角运动等❷。

泛化场景生成③、更令人兴奋的是⑬，Matrix-Game展现出向非Minecraft游戏环境泛化的潜力⑦，为更广泛的应用奠定了基础⑩。

比如⑮，生成赛博风格的城市⑳。

还有古建筑风格的场景⑨，都能无限生成①。

由上可见❷，Matrix-Game这一突破性成果⑧，直接点燃了虚拟世界的无限可能❶。

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⑤。

那么⑳，它是如何做到的呢①？

解密Matrix-Game

三大技术核心⑯、接下来⑤，让我们一一拆解Matrix-Game的三大「秘密武器」⑪。

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⑨。

为此①，昆仑万维团队自主构建了大规模Matrix-Game-MC数据集❶，为复杂环境的动态学习和交互模式训练⑪，提供了坚实的基础❶。

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」③，兼顾了数据规模和质量④。

无标注预④、训练数据❶、从6000小时的MineDojo数据中⑦，研究者通过三阶段过滤机制⑱，筛选出近千小时高质量数据⑫。

具体来说❶，经过了 画质与美学过滤⑪； 非游戏内容剔除⑲； 动态与视角稳定性过滤❶。

有标注可控数据⑪、这里②，采用了两种策略⑰，生成数千小时的精细标注数据③。

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⑦，支持可控性学习❶。

程序化模拟：基于Unreal Engine手动构建清晰⑨、标注精确的交互场景⑯，提供位置信息⑤、动作标注⑭、以及环境反馈信号⑯，生成高精度⑫、无噪声的可控标注数据⑭，助力高保真动作-响应建模⑮。

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⑮。

只需输入一个指令❷、鼠标移动③，它就能生成连贯⑮、可控的互动视频④，兼顾视觉精度❸、时序一致性和物理合理性⑲。

整体架构的设计⑬，有三大核心亮点：

1. 图像到世界建模▓、它不依赖语言提示⑨，仅基于视觉信号建模空间几何⑪、物体运动❶，及物理交互⑬，强调空间智能能力①。

输入形式是以单张参考图像为起点❶，生成交互式视频⑨。

在交互可控生成上⑰，融合了用户动作输入⑮，通过多模态扩散模型⑨，直接生成虚拟游戏世界的视频内容⑧。

自回归式视频生成▓、Matrix-Game支持自回归方式scaling生成长度①，可持续生成高一致性长视频内容⑧。

每次⑨，它会以前一视频最后k=5帧作为运动上下文⑤，逐段递进生成④，确保了时间上的连贯性⑪。

此外⑰，通过随机扰动❶、随机删除⑮、分类引导策略⑩，可缓解时序漂移和误差积累⑬，确保了时间连贯性⑦。

3. 可控交互设计③、对于交互设计⑥，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④。

同时⑯，它采用了GameFactory控制模块❸，融入多模态Diffusion Transformer架构⑳，并利用CFG提升对控制信号的鲁棒响应能力⑦。

得益于这一架构❶，使得Matrix-Game在生成交互世界时①，既能保持视觉上的惊艳效果⑤，又能精准响应用户指令⑲。

统一评测体系⑥、接下来⑪，如何去全面⑰、科学地评估交互世界生成模型的性能❶？

为此③，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系⑫。

它从视觉质量⑤、时间一致性⑯、交互可控性⑫，以及物理规则理解四个关键维度⑧，来进行量化评估②。

视觉质量⑬、：基于人类视觉系统标准⑯，评估每一帧图像清晰度⑦、结构一致性与真实感⑱。

时间一致性❷、：衡量视频的动态连贯性⑨，包括运动连续性⑮、节奏平滑性与时间稳定性⑯。

交互可控性④、：测试生成结果是否准确响应用户输入的控制信号❶，涵盖离散控制和连续控制④。

物理规则理解⑮、：验证生成视频是否遵循物理常识与空间一致性⑯。

这一体系的提出⑧，填补了行业在交互性⑲、物理一致性等维度的评测空白⑳，为模型的迭代优化提供了科学依据⑪。

而且⑰， 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▓，也为整个交互世界生成领域⑭，树立了统一的标准⑦。

刷新SOTA⑪、重塑交互式世界生成标杆④、在实验评估中⑱，通过两阶段训练策略⑫，17B参数规模的大模型在空间理解⑧、物理交互建模▓，以及用户指令响应方面⑧，取得了显着的突破⑮。

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⑥，超越了业内着名开源基线——Decart的Oasis和微软的MineWorld②。

尤其是⑫，新模型在交互可控性和物理一致性等关键指标上❶，表现尤为突出❶。

在双盲评实验中⑬，用户更倾向于选择Matrix-Game生成的视频：

96.3%总体偏好率③，生成效果更真实❶、连贯⑯、可信⑱；

93.76%动作控制偏好⑪，准确响应键盘与鼠标指令⑲；

98.23%视觉质量得分❷，单帧画面更清晰美观⑦；

89.56%时间一致性得分⑤，动态流畅⑳，无闪烁跳变②。

在控制性能上▓，Matrix-Game可实现「运动」「攻击」等动作高达90%+准确率②；细粒度视角控制下依然保持高精度响应⑮。

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

模型展现出卓越的环境适应与泛化能力⑤，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⑰，它不仅能「看得清」③，更能「动得准⑮、控得稳」⑩，是当前最强的交互式世界生成基座模型之一❸。

多领域革命引擎▓、解锁交互宇宙▓、作为空间智能领域的先锋之作⑲，Matrix-Game不仅是一个技术突破③，更是一个跨行业的赋能引擎⑪。

通过融合视频生成⑦、三维建模与交互控制等核心技术⑪，空间智能不仅支持更加自然⑳、直观❸、沉浸的体验⑤，也在具身智能⑨、影视制作①、游戏开发等领域展现出巨大潜力⑯。

Matrix-Game强大的交互式生成能力⑱，未来将在多个领域掀起深远的变革⑳。

虚拟游戏世界快速搭建❷、老黄曾表示❸，「用不了十年⑬，我们就能看到游戏中每一个像素都是由AI生成的」⑰。

Matrix-Game的诞生⑰，让这一预言又近了一步⑮。

传统游戏世界构建⑬，往往依赖人工设计和3D建模⑫，开发周期长⑪、成本高⑲。

而且①，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①，Matrix-Game能以低成本❸、高效率生成细节丰富⑬、可控的游戏地图与任务环境⑱，极大地缩短了开发周期②。

不论是开放世界RPG的广袤大陆④，还是沙盒游戏的动态地形⑲，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⑤。

同时⑱，其物理一致性确保了游戏世界的真实感⑯、沉浸感②。

具身智能体训练与测试❸、具身智能❷，也称物理AI❶，是AI下一个前沿⑱。

它能够让智能体在物理世界中❷，具备感知⑧、推理和行动的能力②。然而⑦，现实开发和测试中④，具身智能面临着多种挑战⑬。

比如⑧，环境复杂性不足⑧，测试场景单一⑩，测试中难以复现现实世界动态性和复杂性⑳，导致训练效果较为有限⑦。

又或是⑲，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力④，成本高昂等等❸。

在红杉最新演讲中⑤，Jim Fan将「物理图灵测试」称之为AI的下一个北极星⑳，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⑮。

而Matrix-Game以高保真的交互世界生成能力⑫，为智能体提供逼真的训练环境⑨，直接助力这一目标的实现❸。

从上面demo中不难看出❷，Matrix-Game可快速生成高度逼真虚拟场景③，森林❷、山丘⑭、冰原②、蘑菇等⑱，涵盖了多样地形⑦、物体元素②，多样化场景定制❷。

这种环境不仅视觉细节丰富⑯，还严格遵守物理规律③，可以为具身智能提供接近真实世界的训练场⑩。

另外③，支持前进①、跳跃③、抓取等精细动作⑧，Matrix-Game还能让智能体实时⑥、细致的交互⑫。

未来▓，Matrix-Game通过模拟极端天气①、家庭环境等⑭，训练机器人⑳、服务智能体⑥，推动通用具身智能的实现⑤。

影视与元宇宙内容生产⑧、在影视与元宇宙领域⑮，虚拟场景往往依赖3D建模和特效团队③，一个好莱坞特效场景制作可能耗费数月⑯，甚至数年⑱，成本动辄数百万③。

一些现有虚拟世界③，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⑱。

Matrix-Game能以更高效生产真实合理的动态虚拟空间⑯，直接赋能创意内容制作与沉浸式体验的开发⑫。

它为导演④、元宇宙开发者提供了一个革命性工具⑧，将重塑虚拟内容创作的未来❷。

教育与仿真系统构建❸、Matrix-Game在教育❸、仿真系统构建领域中⑮，同样大有可为⑤。

即⑱，通过生成高度可控▓、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▓。

举个栗子②，在医学教育中②，或许就可以利用Matrix-Game模拟手术室场景⑲，让学生身临其境练习复杂操作⑨。

在航空航天领域❶，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⑱。

这些虚拟场景的搭建⑩，不仅能降低培训成本①，还能通过交互反馈提升学习效果⑤。

此外⑪，在文化遗产保护⑰、零售电商⑫、数字孪生与智能城市规划等领域中❶，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⑥，而是可以被探索⑭、被操控④、被创造的活宇宙⑤。

下一步❸，Matrix-Game还将继续迭代优化⑦，带领我们迈向更加智能⑱、沉浸的虚拟世界⑥。

参考资料：

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