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新智元报道⑧、【新智元导读】「矩阵」不再是科幻⑫！Matrix-Game震撼来袭⑭，突破边界带来交互式引擎⑤。只需一句话⑩，沙漠森林等任意场景可控生成⑫，动作丝滑操控❶，360°视角自由切换⑦，沉浸感爆棚❷。

黑客帝国中的「矩阵」⑨，已照进现实⑤。

指尖轻点⑦，一个细节满满⑲、物理规则完美运转的虚拟世界就此诞生⑰。

这个曾经只在科幻大片出现的场景⑤，如今「空间智能」就帮人类实现了⑦。

继之前刷屏的单张图片生成虚拟世界Matrix Zero之后④，昆仑万维又来搞事情了⑧！

这次②，他们再度撕裂技术边界⑳，推出Matrix系巅峰之作——Matrix-Game①。

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⑪，更让你成为世界主宰的交互式创世引擎⑧。

在这个空间智能时代⑮，视频生成⑤、3D建模③、交互控制的融合之力⑲，正彻底颠覆人类与虚拟世界的连接方式❸。

直通「创世之神」⑩、简单来说⑩，Matrix-Game就是通往「创世神」之路的超级加速器⑫。

它是Matrix系列在交互世界生成领域的首次惊艳落地⑭，一个专为游戏世界量身打造的交互式世界基础模型④。

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⑪，还能精准控制里面的细节③。

现在③，只需要输入一个指令⑧，即可自由探索⑩、操控⑬，甚至创造出细节丰富⑲、物理规则合理的虚拟世界⑯。

多场景可控生成⑩、比如沙漠⑦、森林▓、山丘②、冰原⑲、河流等场景⑭，Matrix-Game可一键生成⑲。

这种多场景泛化能力❸，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性⑯，覆盖了不同地形⑪、天气①、生物群系的Minecraft场景③。

依次是：沙漠④、海滩④、山丘❷、河流▓、森林

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

不论是敲击键盘▓，还是鼠标滑动④，操作体验非常丝滑▓，仿佛置身于真实世界⑨。

依次是：前进⑳、后退⑯、向左⑲、向右⑲、跳跃③、攻击

包括视角移动⑩，可实现360°无死角生成③。

依次是：视角移动向上❶、向下⑱、向左⑧、向右

依次是：视角移动左上⑬、左下⑰、右上⑦、右下

现在③，只需把场景和交互控制融合②，便会惊叹Matrix-Game无与伦比的技术实力⑱。

不论是前进⑧、后退⑲，向左⑪、向右⑳，Matrix-Game不仅能精准响应⑩，而且周边物理环境生成的稳定性极高⑥。

左右滑动查看⑩、再比如⑯，跳跃攻击等幅度大的动作⑦，更是对AI空间生成提出了高难度的考验❷。

Matrix-Game模拟了真实物理规律⑫，精准拿捏④。

它生成的虚拟世界不仅视觉连贯❸、细节逼真⑫，还严格遵守了自然物理规律①，如重力⑤、碰撞等①。

这种高保真表现④，显着提升了沉浸感⑳，让用户仿佛「身临其境」⑨。

总而言之⑫，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成⑨，包括基础运动⑮、复合运动⑪、视角运动等⑲。

泛化场景生成❸、更令人兴奋的是⑲，Matrix-Game展现出向非Minecraft游戏环境泛化的潜力⑰，为更广泛的应用奠定了基础⑭。

比如⑧，生成赛博风格的城市②。

还有古建筑风格的场景②，都能无限生成⑥。

由上可见②，Matrix-Game这一突破性成果⑨，直接点燃了虚拟世界的无限可能⑮。

它不仅刷新了交互式世界生成的技术天花板❶，更为构建通用虚拟世界基座树立了全新标杆⑳。

那么⑧，它是如何做到的呢⑤？

解密Matrix-Game

三大技术核心⑯、接下来⑩，让我们一一拆解Matrix-Game的三大「秘密武器」⑭。

大规模高质量Matrix-Game-MC数据集

数据是AI模型的「养分」②，其质量和丰富度直接决定了模型的成败⑳。

为此②，昆仑万维团队自主构建了大规模Matrix-Game-MC数据集⑤，为复杂环境的动态学习和交互模式训练⑨，提供了坚实的基础⑥。

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」⑬，兼顾了数据规模和质量⑩。

无标注预❸、训练数据⑰、从6000小时的MineDojo数据中⑥，研究者通过三阶段过滤机制❸，筛选出近千小时高质量数据⑱。

具体来说⑯，经过了 画质与美学过滤⑤； 非游戏内容剔除⑪； 动态与视角稳定性过滤⑯。

有标注可控数据③、这里⑮，采用了两种策略⑲，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⑮，生成包含精确键盘与鼠标控制信号的Minecraft视频数据❶，支持可控性学习⑲。

程序化模拟：基于Unreal Engine手动构建清晰⑬、标注精确的交互场景⑲，提供位置信息▓、动作标注▓、以及环境反馈信号⑫，生成高精度❷、无噪声的可控标注数据❶，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⑯，Matrix-Game打造了一个从图像到世界生成的创新框架⑦。

只需输入一个指令⑦、鼠标移动⑪，它就能生成连贯⑮、可控的互动视频❶，兼顾视觉精度⑱、时序一致性和物理合理性❸。

整体架构的设计⑰，有三大核心亮点：

1. 图像到世界建模⑯、它不依赖语言提示⑧，仅基于视觉信号建模空间几何⑫、物体运动⑭，及物理交互②，强调空间智能能力⑮。

输入形式是以单张参考图像为起点⑲，生成交互式视频①。

在交互可控生成上⑫，融合了用户动作输入①，通过多模态扩散模型❶，直接生成虚拟游戏世界的视频内容⑮。

自回归式视频生成⑱、Matrix-Game支持自回归方式scaling生成长度⑮，可持续生成高一致性长视频内容⑤。

每次❶，它会以前一视频最后k=5帧作为运动上下文⑭，逐段递进生成▓，确保了时间上的连贯性⑭。

此外⑥，通过随机扰动⑩、随机删除⑩、分类引导策略❶，可缓解时序漂移和误差积累⑳，确保了时间连贯性③。

3. 可控交互设计⑩、对于交互设计③，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⑯。

同时⑨，它采用了GameFactory控制模块④，融入多模态Diffusion Transformer架构⑪，并利用CFG提升对控制信号的鲁棒响应能力⑭。

得益于这一架构⑤，使得Matrix-Game在生成交互世界时⑧，既能保持视觉上的惊艳效果⑥，又能精准响应用户指令⑧。

统一评测体系⑰、接下来❶，如何去全面④、科学地评估交互世界生成模型的性能⑮？

为此⑮，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系⑤。

它从视觉质量⑩、时间一致性▓、交互可控性⑰，以及物理规则理解四个关键维度▓，来进行量化评估⑦。

视觉质量⑪、：基于人类视觉系统标准⑭，评估每一帧图像清晰度⑫、结构一致性与真实感②。

时间一致性⑪、：衡量视频的动态连贯性⑳，包括运动连续性❸、节奏平滑性与时间稳定性⑪。

交互可控性⑰、：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③、：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⑧，填补了行业在交互性⑰、物理一致性等维度的评测空白⑫，为模型的迭代优化提供了科学依据▓。

而且⑥， 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⑧。

它不仅为Matrix-Game性能提供了全面量化的依据⑳，也为整个交互世界生成领域❶，树立了统一的标准⑧。

刷新SOTA❶、重塑交互式世界生成标杆⑱、在实验评估中⑫，通过两阶段训练策略⑫，17B参数规模的大模型在空间理解④、物理交互建模⑧，以及用户指令响应方面⑭，取得了显着的突破⑱。

在GameWorld Score评测系统中②，Matrix-Game在以上四大评测维度中全面领先⑫，超越了业内着名开源基线——Decart的Oasis和微软的MineWorld⑤。

尤其是⑪，新模型在交互可控性和物理一致性等关键指标上③，表现尤为突出⑬。

在双盲评实验中❸，用户更倾向于选择Matrix-Game生成的视频：

96.3%总体偏好率⑫，生成效果更真实⑪、连贯⑯、可信❶；

93.76%动作控制偏好▓，准确响应键盘与鼠标指令⑫；

98.23%视觉质量得分④，单帧画面更清晰美观⑬；

89.56%时间一致性得分▓，动态流畅⑩，无闪烁跳变⑭。

在控制性能上⑫，Matrix-Game可实现「运动」「攻击」等动作高达90%+准确率⑩；细粒度视角控制下依然保持高精度响应⑱。

此外⑤，Matrix-Game在8大典型Minecraft场景中⑮，也全面领先⑩。

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❸。

Matrix-Game用事实证明⑥，它不仅能「看得清」①，更能「动得准⑫、控得稳」❶，是当前最强的交互式世界生成基座模型之一⑮。

多领域革命引擎❸、解锁交互宇宙▓、作为空间智能领域的先锋之作❷，Matrix-Game不仅是一个技术突破⑨，更是一个跨行业的赋能引擎⑲。

通过融合视频生成⑯、三维建模与交互控制等核心技术❸，空间智能不仅支持更加自然❸、直观⑦、沉浸的体验⑩，也在具身智能⑩、影视制作⑰、游戏开发等领域展现出巨大潜力⑤。

Matrix-Game强大的交互式生成能力⑫，未来将在多个领域掀起深远的变革⑥。

虚拟游戏世界快速搭建⑬、老黄曾表示▓，「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」❸。

Matrix-Game的诞生❸，让这一预言又近了一步⑮。

传统游戏世界构建⑥，往往依赖人工设计和3D建模①，开发周期长⑬、成本高⑫。

而且❸，许多游戏地图和任务缺乏多样性⑩，难以满足玩家对高自由度探索需求⑫。

对于游戏开发者⑨，Matrix-Game能以低成本①、高效率生成细节丰富❸、可控的游戏地图与任务环境⑬，极大地缩短了开发周期❸。

不论是开放世界RPG的广袤大陆⑭，还是沙盒游戏的动态地形①，Matrix-Game都能根据指令实时生成⑭，赋予玩家更高自由度的探索体验⑰。

同时▓，其物理一致性确保了游戏世界的真实感⑬、沉浸感❷。

具身智能体训练与测试⑬、具身智能③，也称物理AI⑰，是AI下一个前沿⑦。

它能够让智能体在物理世界中⑫，具备感知⑯、推理和行动的能力⑲。然而❶，现实开发和测试中⑮，具身智能面临着多种挑战▓。

比如⑰，环境复杂性不足④，测试场景单一⑱，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⑯。

又或是⑬，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力⑥，成本高昂等等⑯。

在红杉最新演讲中⑨，Jim Fan将「物理图灵测试」称之为AI的下一个北极星②，即智能体在虚拟和物理世界无缝操作⑲，展现出与人类无异的能力⑲。

而Matrix-Game以高保真的交互世界生成能力⑤，为智能体提供逼真的训练环境⑱，直接助力这一目标的实现⑤。

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⑥，森林①、山丘❸、冰原⑥、蘑菇等②，涵盖了多样地形⑳、物体元素⑰，多样化场景定制⑳。

这种环境不仅视觉细节丰富⑪，还严格遵守物理规律④，可以为具身智能提供接近真实世界的训练场⑤。

另外❶，支持前进▓、跳跃⑩、抓取等精细动作⑨，Matrix-Game还能让智能体实时⑱、细致的交互⑪。

未来❶，Matrix-Game通过模拟极端天气⑮、家庭环境等③，训练机器人⑪、服务智能体②，推动通用具身智能的实现③。

影视与元宇宙内容生产⑳、在影视与元宇宙领域⑪，虚拟场景往往依赖3D建模和特效团队⑯，一个好莱坞特效场景制作可能耗费数月⑥，甚至数年▓，成本动辄数百万①。

一些现有虚拟世界①，多为静态或有限的交互⑧，难以满足元宇宙用户对自由探索和实时互动的需求❸。

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⑨。

它为导演⑧、元宇宙开发者提供了一个革命性工具⑬，将重塑虚拟内容创作的未来③。

教育与仿真系统构建❶、Matrix-Game在教育▓、仿真系统构建领域中⑪，同样大有可为⑮。

即③，通过生成高度可控❷、交互丰富的虚拟学习环境▓，为学生和专业人士提供一个沉浸式训练平台❸。

举个栗子❷，在医学教育中⑧，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❸。

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

这些虚拟场景的搭建❷，不仅能降低培训成本②，还能通过交互反馈提升学习效果①。

此外⑫，在文化遗产保护⑥、零售电商⑳、数字孪生与智能城市规划等领域中⑯，Matrix-Game未来将会释放无限的潜力⑳。

它让世界不再是静态的画卷⑪，而是可以被探索⑩、被操控⑤、被创造的活宇宙⑱。

下一步⑨，Matrix-Game还将继续迭代优化⑩，带领我们迈向更加智能❷、沉浸的虚拟世界⑮。

参考资料：

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