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新智元报道⑥、【新智元导读】「矩阵」不再是科幻⑧！Matrix-Game震撼来袭③，突破边界带来交互式引擎⑭。只需一句话⑯，沙漠森林等任意场景可控生成⑬，动作丝滑操控⑤，360°视角自由切换⑥，沉浸感爆棚❶。

黑客帝国中的「矩阵」⑮，已照进现实⑨。

指尖轻点⑯，一个细节满满⑮、物理规则完美运转的虚拟世界就此诞生⑤。

这个曾经只在科幻大片出现的场景❸，如今「空间智能」就帮人类实现了▓。

继之前刷屏的单张图片生成虚拟世界Matrix Zero之后⑰，昆仑万维又来搞事情了⑫！

这次❷，他们再度撕裂技术边界❶，推出Matrix系巅峰之作——Matrix-Game⑥。

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①，更让你成为世界主宰的交互式创世引擎⑪。

在这个空间智能时代⑨，视频生成⑤、3D建模⑳、交互控制的融合之力⑫，正彻底颠覆人类与虚拟世界的连接方式⑦。

直通「创世之神」⑭、简单来说⑲，Matrix-Game就是通往「创世神」之路的超级加速器⑭。

它是Matrix系列在交互世界生成领域的首次惊艳落地⑰，一个专为游戏世界量身打造的交互式世界基础模型⑦。

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❷，还能精准控制里面的细节⑩。

现在⑧，只需要输入一个指令⑩，即可自由探索⑨、操控⑩，甚至创造出细节丰富⑫、物理规则合理的虚拟世界⑭。

多场景可控生成❸、比如沙漠❸、森林②、山丘①、冰原❸、河流等场景⑰，Matrix-Game可一键生成⑭。

这种多场景泛化能力⑬，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性⑧，覆盖了不同地形⑮、天气⑤、生物群系的Minecraft场景⑥。

依次是：沙漠⑱、海滩⑪、山丘④、河流⑯、森林

它还能支持前进①、跳跃❶、攻击等细节操作⑰，会根据用户的输入⑬，准确响应▓。

不论是敲击键盘⑳，还是鼠标滑动⑥，操作体验非常丝滑⑰，仿佛置身于真实世界⑰。

依次是：前进❶、后退③、向左⑤、向右⑳、跳跃⑩、攻击

包括视角移动⑳，可实现360°无死角生成⑬。

依次是：视角移动向上❶、向下⑰、向左⑮、向右

依次是：视角移动左上▓、左下②、右上⑫、右下

现在⑱，只需把场景和交互控制融合①，便会惊叹Matrix-Game无与伦比的技术实力③。

不论是前进▓、后退▓，向左❶、向右⑧，Matrix-Game不仅能精准响应⑱，而且周边物理环境生成的稳定性极高⑥。

左右滑动查看⑱、再比如①，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⑪。

Matrix-Game模拟了真实物理规律⑪，精准拿捏⑨。

它生成的虚拟世界不仅视觉连贯⑲、细节逼真⑫，还严格遵守了自然物理规律⑯，如重力⑪、碰撞等③。

这种高保真表现③，显着提升了沉浸感⑥，让用户仿佛「身临其境」⑪。

总而言之⑭，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成▓，包括基础运动▓、复合运动⑰、视角运动等⑱。

泛化场景生成⑬、更令人兴奋的是⑪，Matrix-Game展现出向非Minecraft游戏环境泛化的潜力⑤，为更广泛的应用奠定了基础⑳。

比如⑨，生成赛博风格的城市⑲。

还有古建筑风格的场景⑳，都能无限生成⑤。

由上可见④，Matrix-Game这一突破性成果⑬，直接点燃了虚拟世界的无限可能⑪。

它不仅刷新了交互式世界生成的技术天花板❸，更为构建通用虚拟世界基座树立了全新标杆⑤。

那么⑬，它是如何做到的呢⑩？

解密Matrix-Game

三大技术核心⑧、接下来❶，让我们一一拆解Matrix-Game的三大「秘密武器」⑨。

大规模高质量Matrix-Game-MC数据集

数据是AI模型的「养分」❷，其质量和丰富度直接决定了模型的成败⑮。

为此⑧，昆仑万维团队自主构建了大规模Matrix-Game-MC数据集②，为复杂环境的动态学习和交互模式训练②，提供了坚实的基础①。

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⑩。

无标注预⑨、训练数据❶、从6000小时的MineDojo数据中❸，研究者通过三阶段过滤机制⑫，筛选出近千小时高质量数据⑥。

具体来说⑥，经过了 画质与美学过滤⑳； 非游戏内容剔除⑫； 动态与视角稳定性过滤⑨。

有标注可控数据⑬、这里⑪，采用了两种策略⑨，生成数千小时的精细标注数据▓。

探索智能体：利用VPT agent在 MineRL环境中进行自动探索⑬，生成包含精确键盘与鼠标控制信号的Minecraft视频数据⑮，支持可控性学习⑪。

程序化模拟：基于Unreal Engine手动构建清晰⑱、标注精确的交互场景❷，提供位置信息⑭、动作标注⑰、以及环境反馈信号⑭，生成高精度⑫、无噪声的可控标注数据❸，助力高保真动作-响应建模⑰。

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④，Matrix-Game打造了一个从图像到世界生成的创新框架⑤。

只需输入一个指令⑱、鼠标移动❸，它就能生成连贯⑳、可控的互动视频⑥，兼顾视觉精度④、时序一致性和物理合理性⑰。

整体架构的设计③，有三大核心亮点：

1. 图像到世界建模▓、它不依赖语言提示⑮，仅基于视觉信号建模空间几何⑭、物体运动⑪，及物理交互⑰，强调空间智能能力⑥。

输入形式是以单张参考图像为起点⑩，生成交互式视频⑳。

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

自回归式视频生成⑧、Matrix-Game支持自回归方式scaling生成长度⑰，可持续生成高一致性长视频内容⑰。

每次⑧，它会以前一视频最后k=5帧作为运动上下文❷，逐段递进生成❸，确保了时间上的连贯性▓。

此外⑧，通过随机扰动⑳、随机删除⑤、分类引导策略⑫，可缓解时序漂移和误差积累⑫，确保了时间连贯性⑱。

3. 可控交互设计⑥、对于交互设计⑩，键盘动作是以离散token表达⑤，视角移动动作则以连续token表达⑬。

同时⑥，它采用了GameFactory控制模块⑲，融入多模态Diffusion Transformer架构▓，并利用CFG提升对控制信号的鲁棒响应能力❷。

得益于这一架构⑨，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⑯，又能精准响应用户指令⑰。

统一评测体系⑦、接下来⑧，如何去全面①、科学地评估交互世界生成模型的性能⑰？

为此⑲，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系❸。

它从视觉质量⑦、时间一致性⑫、交互可控性❶，以及物理规则理解四个关键维度②，来进行量化评估❶。

视觉质量③、：基于人类视觉系统标准①，评估每一帧图像清晰度⑤、结构一致性与真实感⑤。

时间一致性⑲、：衡量视频的动态连贯性⑦，包括运动连续性⑤、节奏平滑性与时间稳定性⑬。

交互可控性②、：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⑱。

物理规则理解⑧、：验证生成视频是否遵循物理常识与空间一致性⑤。

这一体系的提出④，填补了行业在交互性❷、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⑯。

而且①， 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③。

它不仅为Matrix-Game性能提供了全面量化的依据⑫，也为整个交互世界生成领域⑤，树立了统一的标准⑯。

刷新SOTA⑩、重塑交互式世界生成标杆⑯、在实验评估中⑯，通过两阶段训练策略⑰，17B参数规模的大模型在空间理解⑫、物理交互建模⑧，以及用户指令响应方面❶，取得了显着的突破⑩。

在GameWorld Score评测系统中①，Matrix-Game在以上四大评测维度中全面领先❷，超越了业内着名开源基线——Decart的Oasis和微软的MineWorld③。

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⑳，表现尤为突出②。

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⑥，生成效果更真实▓、连贯❶、可信⑧；

93.76%动作控制偏好⑱，准确响应键盘与鼠标指令⑰；

98.23%视觉质量得分⑲，单帧画面更清晰美观⑦；

89.56%时间一致性得分⑩，动态流畅④，无闪烁跳变⑭。

在控制性能上⑦，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②。

此外⑤，Matrix-Game在8大典型Minecraft场景中⑳，也全面领先❶。

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⑮。

Matrix-Game用事实证明⑫，它不仅能「看得清」⑨，更能「动得准④、控得稳」⑫，是当前最强的交互式世界生成基座模型之一▓。

多领域革命引擎①、解锁交互宇宙❷、作为空间智能领域的先锋之作⑫，Matrix-Game不仅是一个技术突破③，更是一个跨行业的赋能引擎⑫。

通过融合视频生成⑩、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②、直观⑮、沉浸的体验⑤，也在具身智能①、影视制作⑥、游戏开发等领域展现出巨大潜力②。

Matrix-Game强大的交互式生成能力①，未来将在多个领域掀起深远的变革⑱。

虚拟游戏世界快速搭建⑱、老黄曾表示▓，「用不了十年❸，我们就能看到游戏中每一个像素都是由AI生成的」⑤。

Matrix-Game的诞生⑰，让这一预言又近了一步❶。

传统游戏世界构建❸，往往依赖人工设计和3D建模⑬，开发周期长⑬、成本高⑯。

而且③，许多游戏地图和任务缺乏多样性⑭，难以满足玩家对高自由度探索需求⑤。

对于游戏开发者①，Matrix-Game能以低成本④、高效率生成细节丰富⑤、可控的游戏地图与任务环境⑭，极大地缩短了开发周期⑧。

不论是开放世界RPG的广袤大陆⑰，还是沙盒游戏的动态地形④，Matrix-Game都能根据指令实时生成⑨，赋予玩家更高自由度的探索体验⑥。

同时⑰，其物理一致性确保了游戏世界的真实感⑫、沉浸感⑱。

具身智能体训练与测试⑩、具身智能⑮，也称物理AI①，是AI下一个前沿❸。

它能够让智能体在物理世界中⑲，具备感知⑲、推理和行动的能力⑮。然而⑮，现实开发和测试中②，具身智能面临着多种挑战⑯。

比如⑭，环境复杂性不足⑪，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②，导致训练效果较为有限①。

又或是⑧，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力②，成本高昂等等⑰。

在红杉最新演讲中❶，Jim Fan将「物理图灵测试」称之为AI的下一个北极星⑦，即智能体在虚拟和物理世界无缝操作⑥，展现出与人类无异的能力①。

而Matrix-Game以高保真的交互世界生成能力⑲，为智能体提供逼真的训练环境⑬，直接助力这一目标的实现②。

从上面demo中不难看出⑥，Matrix-Game可快速生成高度逼真虚拟场景❶，森林⑦、山丘⑯、冰原❶、蘑菇等▓，涵盖了多样地形③、物体元素⑥，多样化场景定制⑩。

这种环境不仅视觉细节丰富⑳，还严格遵守物理规律⑫，可以为具身智能提供接近真实世界的训练场⑯。

另外⑭，支持前进⑭、跳跃②、抓取等精细动作⑭，Matrix-Game还能让智能体实时④、细致的交互❸。

未来⑯，Matrix-Game通过模拟极端天气❷、家庭环境等❸，训练机器人⑬、服务智能体⑦，推动通用具身智能的实现⑥。

影视与元宇宙内容生产⑩、在影视与元宇宙领域⑳，虚拟场景往往依赖3D建模和特效团队⑰，一个好莱坞特效场景制作可能耗费数月⑥，甚至数年①，成本动辄数百万❶。

一些现有虚拟世界⑲，多为静态或有限的交互❷，难以满足元宇宙用户对自由探索和实时互动的需求⑰。

Matrix-Game能以更高效生产真实合理的动态虚拟空间⑩，直接赋能创意内容制作与沉浸式体验的开发⑩。

它为导演⑯、元宇宙开发者提供了一个革命性工具③，将重塑虚拟内容创作的未来⑱。

教育与仿真系统构建⑰、Matrix-Game在教育❶、仿真系统构建领域中⑦，同样大有可为⑯。

即④，通过生成高度可控⑰、交互丰富的虚拟学习环境⑯，为学生和专业人士提供一个沉浸式训练平台❸。

举个栗子⑨，在医学教育中⑳，或许就可以利用Matrix-Game模拟手术室场景⑦，让学生身临其境练习复杂操作⑩。

在航空航天领域⑧，则可以用于生成逼真的飞行模拟环境③，帮助飞行员提升应对突发状况的能力⑰。

这些虚拟场景的搭建②，不仅能降低培训成本⑧，还能通过交互反馈提升学习效果⑩。

此外❷，在文化遗产保护⑪、零售电商①、数字孪生与智能城市规划等领域中⑭，Matrix-Game未来将会释放无限的潜力⑨。

它让世界不再是静态的画卷②，而是可以被探索⑤、被操控⑯、被创造的活宇宙⑨。

下一步⑦，Matrix-Game还将继续迭代优化⑩，带领我们迈向更加智能⑭、沉浸的虚拟世界▓。

参考资料：

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