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新智元报道⑱、【新智元导读】「矩阵」不再是科幻⑯！Matrix-Game震撼来袭▓，突破边界带来交互式引擎⑫。只需一句话❷，沙漠森林等任意场景可控生成▓，动作丝滑操控④，360°视角自由切换⑲，沉浸感爆棚⑩。

黑客帝国中的「矩阵」③，已照进现实⑰。

指尖轻点⑲，一个细节满满⑩、物理规则完美运转的虚拟世界就此诞生⑲。

这个曾经只在科幻大片出现的场景⑩，如今「空间智能」就帮人类实现了⑥。

继之前刷屏的单张图片生成虚拟世界Matrix Zero之后⑪，昆仑万维又来搞事情了①！

这次⑬，他们再度撕裂技术边界❸，推出Matrix系巅峰之作——Matrix-Game⑩。

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⑩。

在这个空间智能时代⑳，视频生成⑨、3D建模⑥、交互控制的融合之力❷，正彻底颠覆人类与虚拟世界的连接方式⑨。

直通「创世之神」⑰、简单来说⑩，Matrix-Game就是通往「创世神」之路的超级加速器⑪。

它是Matrix系列在交互世界生成领域的首次惊艳落地③，一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③，不仅能在开放世界里「造」出高质量场景⑮，还能精准控制里面的细节⑧。

现在⑥，只需要输入一个指令⑤，即可自由探索❷、操控④，甚至创造出细节丰富⑩、物理规则合理的虚拟世界⑭。

多场景可控生成⑮、比如沙漠⑭、森林⑧、山丘⑲、冰原⑦、河流等场景⑲，Matrix-Game可一键生成⑲。

这种多场景泛化能力⑯，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性⑨，覆盖了不同地形⑩、天气⑦、生物群系的Minecraft场景⑯。

依次是：沙漠⑰、海滩▓、山丘⑪、河流⑭、森林

它还能支持前进⑫、跳跃③、攻击等细节操作⑤，会根据用户的输入⑳，准确响应⑧。

不论是敲击键盘⑩，还是鼠标滑动⑳，操作体验非常丝滑①，仿佛置身于真实世界⑨。

依次是：前进③、后退⑭、向左⑭、向右⑲、跳跃⑪、攻击

包括视角移动⑦，可实现360°无死角生成⑫。

依次是：视角移动向上⑪、向下❷、向左❷、向右

依次是：视角移动左上⑭、左下❶、右上⑨、右下

现在⑥，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⑪。

不论是前进⑮、后退⑧，向左⑭、向右⑪，Matrix-Game不仅能精准响应②，而且周边物理环境生成的稳定性极高▓。

左右滑动查看⑭、再比如❸，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②。

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▓、细节逼真❸，还严格遵守了自然物理规律⑮，如重力⑭、碰撞等⑮。

这种高保真表现⑭，显着提升了沉浸感⑥，让用户仿佛「身临其境」⑭。

总而言之❸，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成④，包括基础运动⑦、复合运动⑲、视角运动等⑨。

泛化场景生成⑨、更令人兴奋的是①，Matrix-Game展现出向非Minecraft游戏环境泛化的潜力④，为更广泛的应用奠定了基础❶。

比如②，生成赛博风格的城市⑮。

还有古建筑风格的场景⑪，都能无限生成⑧。

由上可见⑨，Matrix-Game这一突破性成果⑬，直接点燃了虚拟世界的无限可能②。

它不仅刷新了交互式世界生成的技术天花板③，更为构建通用虚拟世界基座树立了全新标杆⑩。

那么⑰，它是如何做到的呢④？

解密Matrix-Game

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

大规模高质量Matrix-Game-MC数据集

数据是AI模型的「养分」⑭，其质量和丰富度直接决定了模型的成败⑳。

为此⑯，昆仑万维团队自主构建了大规模Matrix-Game-MC数据集⑱，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⑰。

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」⑧，兼顾了数据规模和质量⑪。

无标注预⑦、训练数据④、从6000小时的MineDojo数据中②，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①，经过了 画质与美学过滤❷； 非游戏内容剔除⑱； 动态与视角稳定性过滤⑦。

有标注可控数据⑭、这里②，采用了两种策略⑧，生成数千小时的精细标注数据⑳。

探索智能体：利用VPT agent在 MineRL环境中进行自动探索⑪，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⑭。

程序化模拟：基于Unreal Engine手动构建清晰⑧、标注精确的交互场景⑳，提供位置信息⑩、动作标注⑯、以及环境反馈信号⑫，生成高精度⑦、无噪声的可控标注数据⑯，助力高保真动作-响应建模⑯。

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❶，Matrix-Game打造了一个从图像到世界生成的创新框架⑩。

只需输入一个指令⑩、鼠标移动⑯，它就能生成连贯⑩、可控的互动视频⑰，兼顾视觉精度⑩、时序一致性和物理合理性⑦。

整体架构的设计⑪，有三大核心亮点：

1. 图像到世界建模⑤、它不依赖语言提示▓，仅基于视觉信号建模空间几何③、物体运动④，及物理交互⑨，强调空间智能能力⑨。

输入形式是以单张参考图像为起点⑩，生成交互式视频❶。

在交互可控生成上⑳，融合了用户动作输入⑥，通过多模态扩散模型❸，直接生成虚拟游戏世界的视频内容⑧。

自回归式视频生成❷、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⑩。

每次③，它会以前一视频最后k=5帧作为运动上下文⑫，逐段递进生成⑪，确保了时间上的连贯性⑲。

此外⑭，通过随机扰动⑯、随机删除⑲、分类引导策略⑨，可缓解时序漂移和误差积累⑰，确保了时间连贯性⑦。

3. 可控交互设计⑳、对于交互设计①，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▓。

同时❶，它采用了GameFactory控制模块⑫，融入多模态Diffusion Transformer架构⑯，并利用CFG提升对控制信号的鲁棒响应能力①。

得益于这一架构⑭，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⑭，又能精准响应用户指令⑮。

统一评测体系⑱、接下来⑯，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⑨，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系⑲。

它从视觉质量⑪、时间一致性⑫、交互可控性⑭，以及物理规则理解四个关键维度▓，来进行量化评估❷。

视觉质量⑦、：基于人类视觉系统标准❸，评估每一帧图像清晰度⑬、结构一致性与真实感⑥。

时间一致性❷、：衡量视频的动态连贯性⑤，包括运动连续性⑦、节奏平滑性与时间稳定性⑮。

交互可控性⑫、：测试生成结果是否准确响应用户输入的控制信号⑩，涵盖离散控制和连续控制③。

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⑧。

这一体系的提出③，填补了行业在交互性⑯、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⑳。

而且⑲， 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⑫。

它不仅为Matrix-Game性能提供了全面量化的依据⑩，也为整个交互世界生成领域⑰，树立了统一的标准⑱。

刷新SOTA⑯、重塑交互式世界生成标杆⑦、在实验评估中①，通过两阶段训练策略⑮，17B参数规模的大模型在空间理解⑲、物理交互建模❶，以及用户指令响应方面❸，取得了显着的突破⑫。

在GameWorld Score评测系统中❷，Matrix-Game在以上四大评测维度中全面领先⑨，超越了业内着名开源基线——Decart的Oasis和微软的MineWorld⑰。

尤其是⑥，新模型在交互可控性和物理一致性等关键指标上⑧，表现尤为突出⑩。

在双盲评实验中⑩，用户更倾向于选择Matrix-Game生成的视频：

96.3%总体偏好率❶，生成效果更真实⑥、连贯⑱、可信⑨；

93.76%动作控制偏好②，准确响应键盘与鼠标指令⑫；

98.23%视觉质量得分⑩，单帧画面更清晰美观⑨；

89.56%时间一致性得分⑯，动态流畅⑤，无闪烁跳变③。

在控制性能上⑪，Matrix-Game可实现「运动」「攻击」等动作高达90%+准确率❶；细粒度视角控制下依然保持高精度响应④。

此外③，Matrix-Game在8大典型Minecraft场景中②，也全面领先①。

模型展现出卓越的环境适应与泛化能力⑫，可广泛应用于复杂动态的虚拟世界交互任务⑧。

Matrix-Game用事实证明③，它不仅能「看得清」⑱，更能「动得准⑪、控得稳」⑨，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⑤、解锁交互宇宙⑰、作为空间智能领域的先锋之作⑤，Matrix-Game不仅是一个技术突破⑭，更是一个跨行业的赋能引擎⑳。

通过融合视频生成⑤、三维建模与交互控制等核心技术②，空间智能不仅支持更加自然⑩、直观⑤、沉浸的体验⑥，也在具身智能⑥、影视制作⑤、游戏开发等领域展现出巨大潜力⑱。

Matrix-Game强大的交互式生成能力⑰，未来将在多个领域掀起深远的变革④。

虚拟游戏世界快速搭建①、老黄曾表示❸，「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」④。

Matrix-Game的诞生②，让这一预言又近了一步③。

传统游戏世界构建①，往往依赖人工设计和3D建模⑪，开发周期长⑧、成本高⑰。

而且⑭，许多游戏地图和任务缺乏多样性⑧，难以满足玩家对高自由度探索需求⑰。

对于游戏开发者❶，Matrix-Game能以低成本⑫、高效率生成细节丰富④、可控的游戏地图与任务环境⑥，极大地缩短了开发周期⑭。

不论是开放世界RPG的广袤大陆①，还是沙盒游戏的动态地形⑥，Matrix-Game都能根据指令实时生成▓，赋予玩家更高自由度的探索体验⑥。

同时⑦，其物理一致性确保了游戏世界的真实感⑪、沉浸感⑳。

具身智能体训练与测试❸、具身智能⑳，也称物理AI⑥，是AI下一个前沿③。

它能够让智能体在物理世界中⑤，具备感知⑱、推理和行动的能力⑦。然而⑨，现实开发和测试中①，具身智能面临着多种挑战⑯。

比如⑫，环境复杂性不足⑨，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⑫，导致训练效果较为有限▓。

又或是⑭，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力▓，成本高昂等等⑪。

在红杉最新演讲中⑲，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⑩，展现出与人类无异的能力❷。

而Matrix-Game以高保真的交互世界生成能力⑬，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⑨。

从上面demo中不难看出⑮，Matrix-Game可快速生成高度逼真虚拟场景⑲，森林⑨、山丘❶、冰原④、蘑菇等⑱，涵盖了多样地形⑦、物体元素⑱，多样化场景定制③。

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

另外❷，支持前进⑳、跳跃⑫、抓取等精细动作②，Matrix-Game还能让智能体实时⑩、细致的交互⑬。

未来⑩，Matrix-Game通过模拟极端天气❸、家庭环境等⑥，训练机器人⑬、服务智能体⑲，推动通用具身智能的实现⑩。

影视与元宇宙内容生产③、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⑮，一个好莱坞特效场景制作可能耗费数月❶，甚至数年⑨，成本动辄数百万⑬。

一些现有虚拟世界⑪，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⑫。

Matrix-Game能以更高效生产真实合理的动态虚拟空间⑮，直接赋能创意内容制作与沉浸式体验的开发⑥。

它为导演⑰、元宇宙开发者提供了一个革命性工具❸，将重塑虚拟内容创作的未来④。

教育与仿真系统构建⑧、Matrix-Game在教育⑦、仿真系统构建领域中⑧，同样大有可为⑯。

即⑰，通过生成高度可控⑥、交互丰富的虚拟学习环境②，为学生和专业人士提供一个沉浸式训练平台⑰。

举个栗子⑤，在医学教育中⑧，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⑱。

在航空航天领域⑯，则可以用于生成逼真的飞行模拟环境⑤，帮助飞行员提升应对突发状况的能力❷。

这些虚拟场景的搭建❶，不仅能降低培训成本❸，还能通过交互反馈提升学习效果⑭。

此外⑨，在文化遗产保护⑮、零售电商⑦、数字孪生与智能城市规划等领域中⑪，Matrix-Game未来将会释放无限的潜力⑧。

它让世界不再是静态的画卷❸，而是可以被探索④、被操控②、被创造的活宇宙④。

下一步⑰，Matrix-Game还将继续迭代优化❶，带领我们迈向更加智能⑤、沉浸的虚拟世界⑲。

参考资料：

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