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新智元报道❷、【新智元导读】「矩阵」不再是科幻⑳！Matrix-Game震撼来袭⑦，突破边界带来交互式引擎⑲。只需一句话⑮，沙漠森林等任意场景可控生成⑦，动作丝滑操控⑩，360°视角自由切换⑦，沉浸感爆棚⑯。

黑客帝国中的「矩阵」⑨，已照进现实❷。

指尖轻点⑱，一个细节满满⑯、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⑨，如今「空间智能」就帮人类实现了⑩。

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③！

这次⑮，他们再度撕裂技术边界①，推出Matrix系巅峰之作——Matrix-Game⑨。

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▓，更让你成为世界主宰的交互式创世引擎⑯。

在这个空间智能时代⑯，视频生成⑩、3D建模⑯、交互控制的融合之力⑩，正彻底颠覆人类与虚拟世界的连接方式⑧。

直通「创世之神」⑧、简单来说❷，Matrix-Game就是通往「创世神」之路的超级加速器⑱。

它是Matrix系列在交互世界生成领域的首次惊艳落地❷，一个专为游戏世界量身打造的交互式世界基础模型⑯。

Matrix-Game的强大之处在于⑫，不仅能在开放世界里「造」出高质量场景❶，还能精准控制里面的细节⑭。

现在⑯，只需要输入一个指令⑳，即可自由探索⑨、操控⑲，甚至创造出细节丰富⑩、物理规则合理的虚拟世界❸。

多场景可控生成⑭、比如沙漠⑦、森林①、山丘⑱、冰原⑬、河流等场景⑯，Matrix-Game可一键生成❷。

这种多场景泛化能力③，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性❶，覆盖了不同地形⑮、天气⑦、生物群系的Minecraft场景⑬。

依次是：沙漠②、海滩⑰、山丘⑧、河流⑫、森林

它还能支持前进⑤、跳跃⑲、攻击等细节操作❶，会根据用户的输入⑥，准确响应⑰。

不论是敲击键盘⑭，还是鼠标滑动⑳，操作体验非常丝滑⑲，仿佛置身于真实世界⑱。

依次是：前进⑯、后退②、向左⑮、向右▓、跳跃⑭、攻击

包括视角移动⑱，可实现360°无死角生成⑪。

依次是：视角移动向上❶、向下⑩、向左❶、向右

依次是：视角移动左上⑧、左下⑭、右上⑫、右下

现在❶，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⑰。

不论是前进⑤、后退❶，向左⑦、向右⑬，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⑤。

左右滑动查看❸、再比如③，跳跃攻击等幅度大的动作①，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②，精准拿捏⑬。

它生成的虚拟世界不仅视觉连贯④、细节逼真⑨，还严格遵守了自然物理规律❷，如重力②、碰撞等⑰。

这种高保真表现⑪，显着提升了沉浸感⑪，让用户仿佛「身临其境」④。

总而言之⑪，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成❷，包括基础运动⑲、复合运动⑮、视角运动等⑭。

泛化场景生成⑭、更令人兴奋的是③，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⑯。

比如⑩，生成赛博风格的城市⑫。

还有古建筑风格的场景⑱，都能无限生成⑫。

由上可见❸，Matrix-Game这一突破性成果①，直接点燃了虚拟世界的无限可能⑧。

它不仅刷新了交互式世界生成的技术天花板⑫，更为构建通用虚拟世界基座树立了全新标杆③。

那么⑦，它是如何做到的呢❸？

解密Matrix-Game

三大技术核心⑥、接下来⑯，让我们一一拆解Matrix-Game的三大「秘密武器」⑯。

大规模高质量Matrix-Game-MC数据集

数据是AI模型的「养分」⑲，其质量和丰富度直接决定了模型的成败⑨。

为此④，昆仑万维团队自主构建了大规模Matrix-Game-MC数据集⑧，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⑲。

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」⑫，兼顾了数据规模和质量⑫。

无标注预③、训练数据⑰、从6000小时的MineDojo数据中③，研究者通过三阶段过滤机制⑱，筛选出近千小时高质量数据③。

具体来说⑤，经过了 画质与美学过滤❶； 非游戏内容剔除⑦； 动态与视角稳定性过滤⑩。

有标注可控数据②、这里⑲，采用了两种策略⑰，生成数千小时的精细标注数据⑲。

探索智能体：利用VPT agent在 MineRL环境中进行自动探索⑫，生成包含精确键盘与鼠标控制信号的Minecraft视频数据⑤，支持可控性学习❸。

程序化模拟：基于Unreal Engine手动构建清晰⑤、标注精确的交互场景❶，提供位置信息⑭、动作标注⑯、以及环境反馈信号▓，生成高精度❸、无噪声的可控标注数据①，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❷，Matrix-Game打造了一个从图像到世界生成的创新框架①。

只需输入一个指令④、鼠标移动⑤，它就能生成连贯⑥、可控的互动视频⑥，兼顾视觉精度⑦、时序一致性和物理合理性⑫。

整体架构的设计⑨，有三大核心亮点：

1. 图像到世界建模⑱、它不依赖语言提示⑳，仅基于视觉信号建模空间几何▓、物体运动❷，及物理交互⑨，强调空间智能能力⑥。

输入形式是以单张参考图像为起点⑦，生成交互式视频②。

在交互可控生成上⑳，融合了用户动作输入▓，通过多模态扩散模型③，直接生成虚拟游戏世界的视频内容⑪。

自回归式视频生成⑫、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⑮。

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

此外②，通过随机扰动⑮、随机删除❸、分类引导策略⑲，可缓解时序漂移和误差积累④，确保了时间连贯性⑰。

3. 可控交互设计⑧、对于交互设计⑦，键盘动作是以离散token表达❶，视角移动动作则以连续token表达⑲。

同时⑦，它采用了GameFactory控制模块⑬，融入多模态Diffusion Transformer架构⑰，并利用CFG提升对控制信号的鲁棒响应能力⑮。

得益于这一架构❶，使得Matrix-Game在生成交互世界时⑥，既能保持视觉上的惊艳效果⑬，又能精准响应用户指令❸。

统一评测体系❶、接下来②，如何去全面⑰、科学地评估交互世界生成模型的性能⑯？

为此⑮，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系⑪。

它从视觉质量⑮、时间一致性❶、交互可控性⑤，以及物理规则理解四个关键维度❷，来进行量化评估⑧。

视觉质量④、：基于人类视觉系统标准①，评估每一帧图像清晰度❷、结构一致性与真实感⑦。

时间一致性⑳、：衡量视频的动态连贯性⑳，包括运动连续性①、节奏平滑性与时间稳定性⑰。

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④，涵盖离散控制和连续控制⑩。

物理规则理解⑦、：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⑰，填补了行业在交互性▓、物理一致性等维度的评测空白❸，为模型的迭代优化提供了科学依据❷。

而且⑪， 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⑩。

它不仅为Matrix-Game性能提供了全面量化的依据⑤，也为整个交互世界生成领域⑨，树立了统一的标准⑬。

刷新SOTA⑫、重塑交互式世界生成标杆⑲、在实验评估中⑲，通过两阶段训练策略⑮，17B参数规模的大模型在空间理解❶、物理交互建模⑱，以及用户指令响应方面②，取得了显着的突破①。

在GameWorld Score评测系统中⑤，Matrix-Game在以上四大评测维度中全面领先⑤，超越了业内着名开源基线——Decart的Oasis和微软的MineWorld⑯。

尤其是❶，新模型在交互可控性和物理一致性等关键指标上❷，表现尤为突出❶。

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⑧，生成效果更真实❷、连贯❸、可信⑫；

93.76%动作控制偏好❸，准确响应键盘与鼠标指令⑮；

98.23%视觉质量得分⑤，单帧画面更清晰美观⑩；

89.56%时间一致性得分⑤，动态流畅⑱，无闪烁跳变⑦。

在控制性能上⑮，Matrix-Game可实现「运动」「攻击」等动作高达90%+准确率⑪；细粒度视角控制下依然保持高精度响应⑰。

此外⑲，Matrix-Game在8大典型Minecraft场景中⑯，也全面领先⑳。

模型展现出卓越的环境适应与泛化能力⑧，可广泛应用于复杂动态的虚拟世界交互任务③。

Matrix-Game用事实证明②，它不仅能「看得清」▓，更能「动得准②、控得稳」❷，是当前最强的交互式世界生成基座模型之一⑤。

多领域革命引擎⑳、解锁交互宇宙▓、作为空间智能领域的先锋之作⑭，Matrix-Game不仅是一个技术突破⑤，更是一个跨行业的赋能引擎⑫。

通过融合视频生成⑲、三维建模与交互控制等核心技术⑳，空间智能不仅支持更加自然⑫、直观❶、沉浸的体验⑫，也在具身智能⑦、影视制作③、游戏开发等领域展现出巨大潜力⑳。

Matrix-Game强大的交互式生成能力⑤，未来将在多个领域掀起深远的变革❶。

虚拟游戏世界快速搭建⑨、老黄曾表示⑯，「用不了十年⑯，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⑤，让这一预言又近了一步⑰。

传统游戏世界构建❷，往往依赖人工设计和3D建模⑫，开发周期长⑰、成本高③。

而且⑯，许多游戏地图和任务缺乏多样性⑱，难以满足玩家对高自由度探索需求⑳。

对于游戏开发者⑮，Matrix-Game能以低成本④、高效率生成细节丰富⑪、可控的游戏地图与任务环境⑲，极大地缩短了开发周期⑯。

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⑬，Matrix-Game都能根据指令实时生成④，赋予玩家更高自由度的探索体验❷。

同时▓，其物理一致性确保了游戏世界的真实感⑨、沉浸感⑮。

具身智能体训练与测试⑪、具身智能⑪，也称物理AI❸，是AI下一个前沿⑰。

它能够让智能体在物理世界中❷，具备感知⑥、推理和行动的能力③。然而⑫，现实开发和测试中①，具身智能面临着多种挑战⑤。

比如⑫，环境复杂性不足⑭，测试场景单一①，测试中难以复现现实世界动态性和复杂性❸，导致训练效果较为有限⑯。

又或是④，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力⑰，成本高昂等等⑧。

在红杉最新演讲中⑦，Jim Fan将「物理图灵测试」称之为AI的下一个北极星⑪，即智能体在虚拟和物理世界无缝操作⑫，展现出与人类无异的能力②。

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⑮，直接助力这一目标的实现④。

从上面demo中不难看出⑦，Matrix-Game可快速生成高度逼真虚拟场景⑨，森林❶、山丘⑪、冰原⑲、蘑菇等⑬，涵盖了多样地形⑮、物体元素❶，多样化场景定制④。

这种环境不仅视觉细节丰富❶，还严格遵守物理规律⑮，可以为具身智能提供接近真实世界的训练场③。

另外⑧，支持前进⑳、跳跃①、抓取等精细动作⑯，Matrix-Game还能让智能体实时⑫、细致的交互❶。

未来⑮，Matrix-Game通过模拟极端天气⑳、家庭环境等⑰，训练机器人⑭、服务智能体⑪，推动通用具身智能的实现③。

影视与元宇宙内容生产⑯、在影视与元宇宙领域⑭，虚拟场景往往依赖3D建模和特效团队❸，一个好莱坞特效场景制作可能耗费数月▓，甚至数年❶，成本动辄数百万⑦。

一些现有虚拟世界⑩，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④。

Matrix-Game能以更高效生产真实合理的动态虚拟空间▓，直接赋能创意内容制作与沉浸式体验的开发⑭。

它为导演⑤、元宇宙开发者提供了一个革命性工具⑦，将重塑虚拟内容创作的未来⑫。

教育与仿真系统构建⑭、Matrix-Game在教育⑬、仿真系统构建领域中⑰，同样大有可为⑧。

即⑯，通过生成高度可控⑦、交互丰富的虚拟学习环境⑮，为学生和专业人士提供一个沉浸式训练平台❷。

举个栗子⑭，在医学教育中⑦，或许就可以利用Matrix-Game模拟手术室场景⑯，让学生身临其境练习复杂操作⑥。

在航空航天领域⑰，则可以用于生成逼真的飞行模拟环境⑦，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❸，不仅能降低培训成本⑨，还能通过交互反馈提升学习效果①。

此外❶，在文化遗产保护⑬、零售电商❶、数字孪生与智能城市规划等领域中⑦，Matrix-Game未来将会释放无限的潜力⑤。

它让世界不再是静态的画卷⑨，而是可以被探索⑦、被操控⑲、被创造的活宇宙⑧。

下一步❷，Matrix-Game还将继续迭代优化⑳，带领我们迈向更加智能⑤、沉浸的虚拟世界②。

参考资料：

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