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新智元报道⑲、【新智元导读】「矩阵」不再是科幻⑧！Matrix-Game震撼来袭⑦，突破边界带来交互式引擎⑰。只需一句话①，沙漠森林等任意场景可控生成①，动作丝滑操控⑨，360°视角自由切换⑬，沉浸感爆棚①。

黑客帝国中的「矩阵」⑪，已照进现实⑪。

指尖轻点⑩，一个细节满满⑨、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①，如今「空间智能」就帮人类实现了⑮。

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⑭！

这次⑯，他们再度撕裂技术边界①，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⑤，更让你成为世界主宰的交互式创世引擎⑭。

在这个空间智能时代⑦，视频生成⑳、3D建模⑭、交互控制的融合之力⑭，正彻底颠覆人类与虚拟世界的连接方式⑩。

直通「创世之神」⑫、简单来说⑥，Matrix-Game就是通往「创世神」之路的超级加速器⑳。

它是Matrix系列在交互世界生成领域的首次惊艳落地⑳，一个专为游戏世界量身打造的交互式世界基础模型③。

Matrix-Game的强大之处在于❶，不仅能在开放世界里「造」出高质量场景⑳，还能精准控制里面的细节❷。

现在⑦，只需要输入一个指令⑫，即可自由探索❷、操控③，甚至创造出细节丰富⑭、物理规则合理的虚拟世界▓。

多场景可控生成①、比如沙漠⑥、森林⑬、山丘⑮、冰原▓、河流等场景⑪，Matrix-Game可一键生成⑬。

这种多场景泛化能力❶，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性❶，覆盖了不同地形⑪、天气⑮、生物群系的Minecraft场景⑮。

依次是：沙漠⑫、海滩⑪、山丘①、河流⑦、森林

它还能支持前进⑫、跳跃⑳、攻击等细节操作④，会根据用户的输入⑧，准确响应⑯。

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

依次是：前进❸、后退⑮、向左⑰、向右❸、跳跃⑤、攻击

包括视角移动⑯，可实现360°无死角生成③。

依次是：视角移动向上❸、向下⑤、向左③、向右

依次是：视角移动左上▓、左下⑬、右上⑪、右下

现在⑧，只需把场景和交互控制融合⑦，便会惊叹Matrix-Game无与伦比的技术实力❸。

不论是前进②、后退❷，向左⑪、向右❶，Matrix-Game不仅能精准响应▓，而且周边物理环境生成的稳定性极高▓。

左右滑动查看❷、再比如⑳，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③。

Matrix-Game模拟了真实物理规律⑦，精准拿捏❶。

它生成的虚拟世界不仅视觉连贯❷、细节逼真③，还严格遵守了自然物理规律⑬，如重力⑰、碰撞等❷。

这种高保真表现⑮，显着提升了沉浸感⑫，让用户仿佛「身临其境」②。

总而言之⑥，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成④，包括基础运动⑪、复合运动⑮、视角运动等⑪。

泛化场景生成④、更令人兴奋的是⑥，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③。

比如⑬，生成赛博风格的城市⑧。

还有古建筑风格的场景⑰，都能无限生成⑩。

由上可见⑱，Matrix-Game这一突破性成果⑮，直接点燃了虚拟世界的无限可能⑳。

它不仅刷新了交互式世界生成的技术天花板⑲，更为构建通用虚拟世界基座树立了全新标杆⑲。

那么⑯，它是如何做到的呢⑫？

解密Matrix-Game

三大技术核心⑭、接下来❷，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」④，其质量和丰富度直接决定了模型的成败⑮。

为此③，昆仑万维团队自主构建了大规模Matrix-Game-MC数据集❷，为复杂环境的动态学习和交互模式训练⑦，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」⑯，兼顾了数据规模和质量①。

无标注预⑭、训练数据▓、从6000小时的MineDojo数据中⑩，研究者通过三阶段过滤机制⑧，筛选出近千小时高质量数据⑲。

具体来说❷，经过了 画质与美学过滤⑧； 非游戏内容剔除▓； 动态与视角稳定性过滤⑯。

有标注可控数据⑧、这里①，采用了两种策略❶，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⑩，生成包含精确键盘与鼠标控制信号的Minecraft视频数据⑬，支持可控性学习▓。

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⑩，提供位置信息⑤、动作标注⑤、以及环境反馈信号④，生成高精度⑮、无噪声的可控标注数据⑯，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❷，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⑯、鼠标移动⑧，它就能生成连贯⑭、可控的互动视频⑦，兼顾视觉精度⑲、时序一致性和物理合理性⑨。

整体架构的设计⑲，有三大核心亮点：

1. 图像到世界建模⑪、它不依赖语言提示❸，仅基于视觉信号建模空间几何⑰、物体运动⑪，及物理交互③，强调空间智能能力⑧。

输入形式是以单张参考图像为起点①，生成交互式视频①。

在交互可控生成上❸，融合了用户动作输入⑲，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④。

自回归式视频生成⑪、Matrix-Game支持自回归方式scaling生成长度⑧，可持续生成高一致性长视频内容⑲。

每次⑱，它会以前一视频最后k=5帧作为运动上下文❸，逐段递进生成⑦，确保了时间上的连贯性⑮。

此外⑬，通过随机扰动④、随机删除⑭、分类引导策略⑨，可缓解时序漂移和误差积累❷，确保了时间连贯性⑲。

3. 可控交互设计⑬、对于交互设计⑭，键盘动作是以离散token表达④，视角移动动作则以连续token表达⑤。

同时⑯，它采用了GameFactory控制模块⑯，融入多模态Diffusion Transformer架构④，并利用CFG提升对控制信号的鲁棒响应能力④。

得益于这一架构❷，使得Matrix-Game在生成交互世界时❶，既能保持视觉上的惊艳效果③，又能精准响应用户指令⑱。

统一评测体系❷、接下来⑥，如何去全面⑪、科学地评估交互世界生成模型的性能⑧？

为此⑩，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系⑥。

它从视觉质量①、时间一致性⑰、交互可控性⑩，以及物理规则理解四个关键维度⑩，来进行量化评估⑯。

视觉质量❷、：基于人类视觉系统标准④，评估每一帧图像清晰度⑥、结构一致性与真实感⑳。

时间一致性⑯、：衡量视频的动态连贯性⑨，包括运动连续性⑯、节奏平滑性与时间稳定性⑫。

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

物理规则理解⑳、：验证生成视频是否遵循物理常识与空间一致性⑬。

这一体系的提出⑯，填补了行业在交互性⑱、物理一致性等维度的评测空白⑦，为模型的迭代优化提供了科学依据⑲。

而且⑱， 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⑦。

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

刷新SOTA⑭、重塑交互式世界生成标杆❶、在实验评估中①，通过两阶段训练策略⑧，17B参数规模的大模型在空间理解②、物理交互建模⑦，以及用户指令响应方面⑱，取得了显着的突破⑳。

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⑮，超越了业内着名开源基线——Decart的Oasis和微软的MineWorld⑯。

尤其是⑯，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⑧。

在双盲评实验中⑳，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④、连贯①、可信⑳；

93.76%动作控制偏好①，准确响应键盘与鼠标指令❶；

98.23%视觉质量得分①，单帧画面更清晰美观❷；

89.56%时间一致性得分⑭，动态流畅⑪，无闪烁跳变⑮。

在控制性能上⑳，Matrix-Game可实现「运动」「攻击」等动作高达90%+准确率⑮；细粒度视角控制下依然保持高精度响应⑬。

此外⑲，Matrix-Game在8大典型Minecraft场景中⑫，也全面领先④。

模型展现出卓越的环境适应与泛化能力⑪，可广泛应用于复杂动态的虚拟世界交互任务⑫。

Matrix-Game用事实证明⑤，它不仅能「看得清」①，更能「动得准⑤、控得稳」⑳，是当前最强的交互式世界生成基座模型之一④。

多领域革命引擎❷、解锁交互宇宙⑰、作为空间智能领域的先锋之作⑯，Matrix-Game不仅是一个技术突破⑲，更是一个跨行业的赋能引擎⑮。

通过融合视频生成③、三维建模与交互控制等核心技术④，空间智能不仅支持更加自然③、直观⑱、沉浸的体验③，也在具身智能⑪、影视制作⑪、游戏开发等领域展现出巨大潜力⑭。

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⑩。

虚拟游戏世界快速搭建③、老黄曾表示⑰，「用不了十年⑩，我们就能看到游戏中每一个像素都是由AI生成的」②。

Matrix-Game的诞生⑮，让这一预言又近了一步②。

传统游戏世界构建❷，往往依赖人工设计和3D建模③，开发周期长①、成本高⑩。

而且①，许多游戏地图和任务缺乏多样性①，难以满足玩家对高自由度探索需求❶。

对于游戏开发者⑳，Matrix-Game能以低成本⑱、高效率生成细节丰富⑩、可控的游戏地图与任务环境⑨，极大地缩短了开发周期④。

不论是开放世界RPG的广袤大陆③，还是沙盒游戏的动态地形❶，Matrix-Game都能根据指令实时生成⑳，赋予玩家更高自由度的探索体验⑯。

同时⑥，其物理一致性确保了游戏世界的真实感❷、沉浸感⑧。

具身智能体训练与测试⑪、具身智能⑫，也称物理AI②，是AI下一个前沿⑮。

它能够让智能体在物理世界中⑭，具备感知⑩、推理和行动的能力⑧。然而❷，现实开发和测试中⑩，具身智能面临着多种挑战⑨。

比如⑰，环境复杂性不足⑱，测试场景单一⑯，测试中难以复现现实世界动态性和复杂性⑨，导致训练效果较为有限③。

又或是⑱，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力❸，成本高昂等等⑰。

在红杉最新演讲中⑳，Jim Fan将「物理图灵测试」称之为AI的下一个北极星③，即智能体在虚拟和物理世界无缝操作⑪，展现出与人类无异的能力⑦。

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③，直接助力这一目标的实现⑬。

从上面demo中不难看出⑧，Matrix-Game可快速生成高度逼真虚拟场景⑮，森林⑭、山丘⑥、冰原③、蘑菇等①，涵盖了多样地形⑱、物体元素⑳，多样化场景定制⑨。

这种环境不仅视觉细节丰富⑯，还严格遵守物理规律⑧，可以为具身智能提供接近真实世界的训练场④。

另外⑫，支持前进⑩、跳跃❸、抓取等精细动作⑳，Matrix-Game还能让智能体实时⑪、细致的交互⑭。

未来⑬，Matrix-Game通过模拟极端天气⑭、家庭环境等❷，训练机器人②、服务智能体④，推动通用具身智能的实现❸。

影视与元宇宙内容生产❶、在影视与元宇宙领域⑫，虚拟场景往往依赖3D建模和特效团队❷，一个好莱坞特效场景制作可能耗费数月⑳，甚至数年⑦，成本动辄数百万⑧。

一些现有虚拟世界⑩，多为静态或有限的交互⑳，难以满足元宇宙用户对自由探索和实时互动的需求⑤。

Matrix-Game能以更高效生产真实合理的动态虚拟空间⑱，直接赋能创意内容制作与沉浸式体验的开发⑳。

它为导演⑧、元宇宙开发者提供了一个革命性工具⑥，将重塑虚拟内容创作的未来⑰。

教育与仿真系统构建⑮、Matrix-Game在教育⑯、仿真系统构建领域中⑤，同样大有可为⑮。

即⑥，通过生成高度可控⑳、交互丰富的虚拟学习环境⑲，为学生和专业人士提供一个沉浸式训练平台②。

举个栗子⑬，在医学教育中③，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⑤。

在航空航天领域⑦，则可以用于生成逼真的飞行模拟环境⑥，帮助飞行员提升应对突发状况的能力④。

这些虚拟场景的搭建⑬，不仅能降低培训成本⑥，还能通过交互反馈提升学习效果②。

此外⑲，在文化遗产保护⑯、零售电商⑬、数字孪生与智能城市规划等领域中③，Matrix-Game未来将会释放无限的潜力⑰。

它让世界不再是静态的画卷⑯，而是可以被探索⑨、被操控②、被创造的活宇宙③。

下一步▓，Matrix-Game还将继续迭代优化④，带领我们迈向更加智能⑨、沉浸的虚拟世界⑭。

参考资料：

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