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新智元报道⑳、【新智元导读】「矩阵」不再是科幻⑪！Matrix-Game震撼来袭▓，突破边界带来交互式引擎①。只需一句话⑦，沙漠森林等任意场景可控生成❶，动作丝滑操控⑨，360°视角自由切换⑯，沉浸感爆棚⑧。

黑客帝国中的「矩阵」❸，已照进现实▓。

指尖轻点⑧，一个细节满满⑪、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②，如今「空间智能」就帮人类实现了⑱。

继之前刷屏的单张图片生成虚拟世界Matrix Zero之后⑥，昆仑万维又来搞事情了⑮！

这次⑭，他们再度撕裂技术边界⑫，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⑦，更让你成为世界主宰的交互式创世引擎⑤。

在这个空间智能时代⑯，视频生成⑲、3D建模⑰、交互控制的融合之力①，正彻底颠覆人类与虚拟世界的连接方式①。

直通「创世之神」④、简单来说❷，Matrix-Game就是通往「创世神」之路的超级加速器⑮。

它是Matrix系列在交互世界生成领域的首次惊艳落地⑲，一个专为游戏世界量身打造的交互式世界基础模型⑧。

Matrix-Game的强大之处在于⑨，不仅能在开放世界里「造」出高质量场景⑯，还能精准控制里面的细节⑱。

现在⑫，只需要输入一个指令❸，即可自由探索⑱、操控⑭，甚至创造出细节丰富⑲、物理规则合理的虚拟世界③。

多场景可控生成⑤、比如沙漠❶、森林⑰、山丘⑰、冰原❷、河流等场景⑯，Matrix-Game可一键生成⑲。

这种多场景泛化能力⑦，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性❸，覆盖了不同地形⑫、天气▓、生物群系的Minecraft场景❶。

依次是：沙漠⑬、海滩③、山丘⑥、河流⑤、森林

它还能支持前进⑭、跳跃❶、攻击等细节操作③，会根据用户的输入⑭，准确响应❸。

不论是敲击键盘❶，还是鼠标滑动⑱，操作体验非常丝滑⑩，仿佛置身于真实世界⑧。

依次是：前进▓、后退①、向左⑱、向右⑲、跳跃⑲、攻击

包括视角移动⑰，可实现360°无死角生成⑭。

依次是：视角移动向上▓、向下⑫、向左⑮、向右

依次是：视角移动左上⑫、左下❷、右上②、右下

现在⑧，只需把场景和交互控制融合⑨，便会惊叹Matrix-Game无与伦比的技术实力①。

不论是前进④、后退⑫，向左⑱、向右①，Matrix-Game不仅能精准响应❷，而且周边物理环境生成的稳定性极高❷。

左右滑动查看⑧、再比如⑮，跳跃攻击等幅度大的动作⑥，更是对AI空间生成提出了高难度的考验⑩。

Matrix-Game模拟了真实物理规律⑳，精准拿捏⑰。

它生成的虚拟世界不仅视觉连贯⑯、细节逼真⑪，还严格遵守了自然物理规律⑫，如重力④、碰撞等①。

这种高保真表现❷，显着提升了沉浸感⑰，让用户仿佛「身临其境」⑱。

总而言之⑭，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成④，包括基础运动⑱、复合运动⑦、视角运动等❸。

泛化场景生成▓、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⑯，为更广泛的应用奠定了基础④。

比如❸，生成赛博风格的城市⑭。

还有古建筑风格的场景▓，都能无限生成▓。

由上可见⑬，Matrix-Game这一突破性成果③，直接点燃了虚拟世界的无限可能❷。

它不仅刷新了交互式世界生成的技术天花板⑱，更为构建通用虚拟世界基座树立了全新标杆⑥。

那么①，它是如何做到的呢⑤？

解密Matrix-Game

三大技术核心⑤、接下来③，让我们一一拆解Matrix-Game的三大「秘密武器」③。

大规模高质量Matrix-Game-MC数据集

数据是AI模型的「养分」▓，其质量和丰富度直接决定了模型的成败②。

为此⑲，昆仑万维团队自主构建了大规模Matrix-Game-MC数据集⑭，为复杂环境的动态学习和交互模式训练⑤，提供了坚实的基础❸。

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」⑭，兼顾了数据规模和质量③。

无标注预⑯、训练数据⑮、从6000小时的MineDojo数据中②，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③。

具体来说⑭，经过了 画质与美学过滤❶； 非游戏内容剔除⑮； 动态与视角稳定性过滤⑲。

有标注可控数据⑧、这里⑧，采用了两种策略⑳，生成数千小时的精细标注数据⑱。

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⑨，支持可控性学习⑰。

程序化模拟：基于Unreal Engine手动构建清晰❷、标注精确的交互场景①，提供位置信息①、动作标注⑲、以及环境反馈信号②，生成高精度⑤、无噪声的可控标注数据❸，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⑲，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⑩、鼠标移动⑨，它就能生成连贯❸、可控的互动视频❸，兼顾视觉精度④、时序一致性和物理合理性③。

整体架构的设计⑧，有三大核心亮点：

1. 图像到世界建模⑬、它不依赖语言提示④，仅基于视觉信号建模空间几何②、物体运动❸，及物理交互⑩，强调空间智能能力⑬。

输入形式是以单张参考图像为起点⑥，生成交互式视频⑥。

在交互可控生成上⑬，融合了用户动作输入❶，通过多模态扩散模型⑭，直接生成虚拟游戏世界的视频内容⑭。

自回归式视频生成⑨、Matrix-Game支持自回归方式scaling生成长度⑥，可持续生成高一致性长视频内容❶。

每次❷，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⑨，确保了时间上的连贯性⑦。

此外⑨，通过随机扰动⑨、随机删除⑤、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⑭。

3. 可控交互设计⑬、对于交互设计③，键盘动作是以离散token表达⑳，视角移动动作则以连续token表达⑨。

同时⑳，它采用了GameFactory控制模块⑳，融入多模态Diffusion Transformer架构⑭，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⑩，又能精准响应用户指令⑦。

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

为此⑨，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系⑭。

它从视觉质量②、时间一致性④、交互可控性⑫，以及物理规则理解四个关键维度⑤，来进行量化评估⑳。

视觉质量⑭、：基于人类视觉系统标准⑨，评估每一帧图像清晰度❶、结构一致性与真实感⑮。

时间一致性②、：衡量视频的动态连贯性①，包括运动连续性⑳、节奏平滑性与时间稳定性❷。

交互可控性⑪、：测试生成结果是否准确响应用户输入的控制信号⑪，涵盖离散控制和连续控制⑫。

物理规则理解▓、：验证生成视频是否遵循物理常识与空间一致性❸。

这一体系的提出①，填补了行业在交互性②、物理一致性等维度的评测空白⑤，为模型的迭代优化提供了科学依据▓。

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⑤。

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③，树立了统一的标准▓。

刷新SOTA⑪、重塑交互式世界生成标杆⑩、在实验评估中⑨，通过两阶段训练策略⑨，17B参数规模的大模型在空间理解⑬、物理交互建模⑬，以及用户指令响应方面⑱，取得了显着的突破⑩。

在GameWorld Score评测系统中⑥，Matrix-Game在以上四大评测维度中全面领先⑪，超越了业内着名开源基线——Decart的Oasis和微软的MineWorld⑭。

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⑳，表现尤为突出⑱。

在双盲评实验中④，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⑬、连贯①、可信⑤；

93.76%动作控制偏好❶，准确响应键盘与鼠标指令⑳；

98.23%视觉质量得分⑱，单帧画面更清晰美观⑬；

89.56%时间一致性得分⑫，动态流畅⑭，无闪烁跳变❷。

在控制性能上③，Matrix-Game可实现「运动」「攻击」等动作高达90%+准确率⑥；细粒度视角控制下依然保持高精度响应⑱。

此外▓，Matrix-Game在8大典型Minecraft场景中⑦，也全面领先❶。

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⑬，它不仅能「看得清」④，更能「动得准❷、控得稳」⑥，是当前最强的交互式世界生成基座模型之一⑭。

多领域革命引擎❸、解锁交互宇宙⑦、作为空间智能领域的先锋之作①，Matrix-Game不仅是一个技术突破⑬，更是一个跨行业的赋能引擎⑨。

通过融合视频生成⑮、三维建模与交互控制等核心技术⑭，空间智能不仅支持更加自然⑭、直观⑪、沉浸的体验④，也在具身智能⑬、影视制作⑤、游戏开发等领域展现出巨大潜力④。

Matrix-Game强大的交互式生成能力⑮，未来将在多个领域掀起深远的变革⑯。

虚拟游戏世界快速搭建⑮、老黄曾表示⑥，「用不了十年⑰，我们就能看到游戏中每一个像素都是由AI生成的」⑱。

Matrix-Game的诞生③，让这一预言又近了一步⑭。

传统游戏世界构建⑭，往往依赖人工设计和3D建模⑲，开发周期长⑦、成本高⑫。

而且⑲，许多游戏地图和任务缺乏多样性④，难以满足玩家对高自由度探索需求⑯。

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

不论是开放世界RPG的广袤大陆⑪，还是沙盒游戏的动态地形⑰，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⑥。

同时⑲，其物理一致性确保了游戏世界的真实感②、沉浸感⑱。

具身智能体训练与测试⑬、具身智能❶，也称物理AI⑱，是AI下一个前沿⑦。

它能够让智能体在物理世界中⑧，具备感知❷、推理和行动的能力⑩。然而⑳，现实开发和测试中⑲，具身智能面临着多种挑战⑮。

比如④，环境复杂性不足❶，测试场景单一⑳，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⑬。

又或是⑳，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力⑱，成本高昂等等⑦。

在红杉最新演讲中②，Jim Fan将「物理图灵测试」称之为AI的下一个北极星⑱，即智能体在虚拟和物理世界无缝操作①，展现出与人类无异的能力⑫。

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

从上面demo中不难看出▓，Matrix-Game可快速生成高度逼真虚拟场景⑰，森林⑧、山丘⑦、冰原▓、蘑菇等❷，涵盖了多样地形⑦、物体元素④，多样化场景定制⑭。

这种环境不仅视觉细节丰富⑱，还严格遵守物理规律❶，可以为具身智能提供接近真实世界的训练场⑦。

另外⑰，支持前进❸、跳跃⑮、抓取等精细动作⑳，Matrix-Game还能让智能体实时❷、细致的交互③。

未来⑥，Matrix-Game通过模拟极端天气⑲、家庭环境等④，训练机器人❸、服务智能体⑰，推动通用具身智能的实现⑦。

影视与元宇宙内容生产❶、在影视与元宇宙领域⑩，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⑫，甚至数年⑦，成本动辄数百万❷。

一些现有虚拟世界▓，多为静态或有限的交互⑨，难以满足元宇宙用户对自由探索和实时互动的需求⑪。

Matrix-Game能以更高效生产真实合理的动态虚拟空间⑳，直接赋能创意内容制作与沉浸式体验的开发③。

它为导演①、元宇宙开发者提供了一个革命性工具❶，将重塑虚拟内容创作的未来⑯。

教育与仿真系统构建▓、Matrix-Game在教育②、仿真系统构建领域中⑪，同样大有可为⑰。

即①，通过生成高度可控❷、交互丰富的虚拟学习环境④，为学生和专业人士提供一个沉浸式训练平台⑯。

举个栗子⑩，在医学教育中⑪，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❶。

在航空航天领域⑲，则可以用于生成逼真的飞行模拟环境①，帮助飞行员提升应对突发状况的能力⑨。

这些虚拟场景的搭建⑥，不仅能降低培训成本⑰，还能通过交互反馈提升学习效果⑮。

此外⑭，在文化遗产保护⑥、零售电商⑪、数字孪生与智能城市规划等领域中⑲，Matrix-Game未来将会释放无限的潜力⑯。

它让世界不再是静态的画卷❶，而是可以被探索⑬、被操控⑮、被创造的活宇宙⑮。

下一步⑮，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⑰。

参考资料：

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