天天电玩城旧版本2017

新智元报道⑩、【新智元导读】「矩阵」不再是科幻❸！Matrix-Game震撼来袭②，突破边界带来交互式引擎⑤。只需一句话❶，沙漠森林等任意场景可控生成❷，动作丝滑操控⑥，360°视角自由切换⑧，沉浸感爆棚⑯。

黑客帝国中的「矩阵」①，已照进现实⑯。

指尖轻点⑬，一个细节满满②、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⑮，如今「空间智能」就帮人类实现了⑫。

继之前刷屏的单张图片生成虚拟世界Matrix Zero之后①，昆仑万维又来搞事情了⑩！

这次❷，他们再度撕裂技术边界②，推出Matrix系巅峰之作——Matrix-Game⑱。

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⑲，更让你成为世界主宰的交互式创世引擎①。

在这个空间智能时代▓，视频生成❷、3D建模⑫、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」⑦、简单来说⑲，Matrix-Game就是通往「创世神」之路的超级加速器⑲。

它是Matrix系列在交互世界生成领域的首次惊艳落地⑨，一个专为游戏世界量身打造的交互式世界基础模型❶。

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⑤，还能精准控制里面的细节⑪。

现在⑰，只需要输入一个指令⑦，即可自由探索⑰、操控③，甚至创造出细节丰富⑨、物理规则合理的虚拟世界⑬。

多场景可控生成❸、比如沙漠❷、森林⑨、山丘③、冰原❷、河流等场景⑰，Matrix-Game可一键生成③。

这种多场景泛化能力③，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性⑭，覆盖了不同地形▓、天气⑨、生物群系的Minecraft场景⑯。

依次是：沙漠❶、海滩④、山丘⑤、河流⑮、森林

它还能支持前进⑧、跳跃⑪、攻击等细节操作①，会根据用户的输入❷，准确响应▓。

不论是敲击键盘⑩，还是鼠标滑动⑫，操作体验非常丝滑⑰，仿佛置身于真实世界③。

依次是：前进⑮、后退⑳、向左⑲、向右⑮、跳跃⑮、攻击

包括视角移动⑮，可实现360°无死角生成⑱。

依次是：视角移动向上⑤、向下⑱、向左⑩、向右

依次是：视角移动左上⑤、左下⑰、右上④、右下

现在❸，只需把场景和交互控制融合④，便会惊叹Matrix-Game无与伦比的技术实力⑬。

不论是前进⑥、后退①，向左⑯、向右⑮，Matrix-Game不仅能精准响应⑪，而且周边物理环境生成的稳定性极高②。

左右滑动查看⑤、再比如⑪，跳跃攻击等幅度大的动作⑱，更是对AI空间生成提出了高难度的考验①。

Matrix-Game模拟了真实物理规律⑥，精准拿捏⑨。

它生成的虚拟世界不仅视觉连贯▓、细节逼真⑯，还严格遵守了自然物理规律⑮，如重力④、碰撞等⑤。

这种高保真表现⑲，显着提升了沉浸感⑥，让用户仿佛「身临其境」⑨。

总而言之⑲，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成⑦，包括基础运动⑩、复合运动▓、视角运动等⑱。

泛化场景生成⑨、更令人兴奋的是⑭，Matrix-Game展现出向非Minecraft游戏环境泛化的潜力②，为更广泛的应用奠定了基础⑫。

比如⑨，生成赛博风格的城市⑬。

还有古建筑风格的场景②，都能无限生成⑱。

由上可见▓，Matrix-Game这一突破性成果⑥，直接点燃了虚拟世界的无限可能❸。

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▓。

那么❸，它是如何做到的呢▓？

解密Matrix-Game

三大技术核心⑥、接下来⑤，让我们一一拆解Matrix-Game的三大「秘密武器」⑮。

大规模高质量Matrix-Game-MC数据集

数据是AI模型的「养分」⑱，其质量和丰富度直接决定了模型的成败⑲。

为此⑭，昆仑万维团队自主构建了大规模Matrix-Game-MC数据集⑨，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⑦。

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④。

无标注预②、训练数据❶、从6000小时的MineDojo数据中⑬，研究者通过三阶段过滤机制⑮，筛选出近千小时高质量数据③。

具体来说⑮，经过了 画质与美学过滤⑨； 非游戏内容剔除⑦； 动态与视角稳定性过滤⑱。

有标注可控数据❷、这里⑪，采用了两种策略⑦，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②，生成包含精确键盘与鼠标控制信号的Minecraft视频数据⑱，支持可控性学习⑱。

程序化模拟：基于Unreal Engine手动构建清晰❶、标注精确的交互场景❸，提供位置信息⑬、动作标注❸、以及环境反馈信号①，生成高精度③、无噪声的可控标注数据⑱，助力高保真动作-响应建模⑱。

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⑨。

只需输入一个指令❸、鼠标移动⑯，它就能生成连贯⑩、可控的互动视频⑨，兼顾视觉精度⑪、时序一致性和物理合理性❷。

整体架构的设计⑥，有三大核心亮点：

1. 图像到世界建模⑯、它不依赖语言提示⑤，仅基于视觉信号建模空间几何⑧、物体运动⑮，及物理交互❷，强调空间智能能力⑱。

输入形式是以单张参考图像为起点▓，生成交互式视频❶。

在交互可控生成上❷，融合了用户动作输入⑫，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⑲。

自回归式视频生成⑭、Matrix-Game支持自回归方式scaling生成长度⑦，可持续生成高一致性长视频内容❶。

每次⑫，它会以前一视频最后k=5帧作为运动上下文⑰，逐段递进生成④，确保了时间上的连贯性⑧。

此外⑭，通过随机扰动⑰、随机删除⑬、分类引导策略⑥，可缓解时序漂移和误差积累②，确保了时间连贯性⑪。

3. 可控交互设计⑦、对于交互设计⑱，键盘动作是以离散token表达⑲，视角移动动作则以连续token表达▓。

同时⑲，它采用了GameFactory控制模块⑫，融入多模态Diffusion Transformer架构⑬，并利用CFG提升对控制信号的鲁棒响应能力③。

得益于这一架构❸，使得Matrix-Game在生成交互世界时⑰，既能保持视觉上的惊艳效果①，又能精准响应用户指令⑰。

统一评测体系②、接下来⑪，如何去全面⑪、科学地评估交互世界生成模型的性能❷？

为此⑬，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系②。

它从视觉质量⑳、时间一致性⑧、交互可控性⑥，以及物理规则理解四个关键维度⑲，来进行量化评估⑰。

视觉质量⑲、：基于人类视觉系统标准⑫，评估每一帧图像清晰度⑱、结构一致性与真实感⑰。

时间一致性⑨、：衡量视频的动态连贯性⑤，包括运动连续性③、节奏平滑性与时间稳定性⑦。

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⑭，涵盖离散控制和连续控制③。

物理规则理解⑭、：验证生成视频是否遵循物理常识与空间一致性⑨。

这一体系的提出⑫，填补了行业在交互性⑩、物理一致性等维度的评测空白③，为模型的迭代优化提供了科学依据⑭。

而且⑯， 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⑥，也为整个交互世界生成领域⑭，树立了统一的标准⑳。

刷新SOTA⑨、重塑交互式世界生成标杆⑱、在实验评估中⑯，通过两阶段训练策略⑬，17B参数规模的大模型在空间理解①、物理交互建模⑯，以及用户指令响应方面⑪，取得了显着的突破④。

在GameWorld Score评测系统中⑯，Matrix-Game在以上四大评测维度中全面领先①，超越了业内着名开源基线——Decart的Oasis和微软的MineWorld❷。

尤其是①，新模型在交互可控性和物理一致性等关键指标上▓，表现尤为突出❸。

在双盲评实验中⑱，用户更倾向于选择Matrix-Game生成的视频：

96.3%总体偏好率⑭，生成效果更真实⑪、连贯①、可信▓；

93.76%动作控制偏好⑬，准确响应键盘与鼠标指令⑨；

98.23%视觉质量得分⑨，单帧画面更清晰美观⑫；

89.56%时间一致性得分⑬，动态流畅⑤，无闪烁跳变⑦。

在控制性能上❷，Matrix-Game可实现「运动」「攻击」等动作高达90%+准确率⑬；细粒度视角控制下依然保持高精度响应⑥。

此外⑦，Matrix-Game在8大典型Minecraft场景中⑱，也全面领先⑧。

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❶。

Matrix-Game用事实证明⑧，它不仅能「看得清」⑨，更能「动得准⑤、控得稳」⑬，是当前最强的交互式世界生成基座模型之一❷。

多领域革命引擎⑤、解锁交互宇宙④、作为空间智能领域的先锋之作③，Matrix-Game不仅是一个技术突破③，更是一个跨行业的赋能引擎❷。

通过融合视频生成⑰、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❶、直观⑲、沉浸的体验⑯，也在具身智能❶、影视制作⑬、游戏开发等领域展现出巨大潜力⑨。

Matrix-Game强大的交互式生成能力⑪，未来将在多个领域掀起深远的变革⑬。

虚拟游戏世界快速搭建⑲、老黄曾表示⑥，「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」⑪。

Matrix-Game的诞生⑪，让这一预言又近了一步⑰。

传统游戏世界构建②，往往依赖人工设计和3D建模⑬，开发周期长⑮、成本高⑯。

而且⑦，许多游戏地图和任务缺乏多样性④，难以满足玩家对高自由度探索需求⑮。

对于游戏开发者①，Matrix-Game能以低成本⑮、高效率生成细节丰富⑪、可控的游戏地图与任务环境①，极大地缩短了开发周期⑭。

不论是开放世界RPG的广袤大陆⑤，还是沙盒游戏的动态地形⑮，Matrix-Game都能根据指令实时生成❶，赋予玩家更高自由度的探索体验❶。

同时⑨，其物理一致性确保了游戏世界的真实感⑩、沉浸感❷。

具身智能体训练与测试⑯、具身智能⑭，也称物理AI⑧，是AI下一个前沿⑤。

它能够让智能体在物理世界中❷，具备感知⑭、推理和行动的能力❶。然而⑰，现实开发和测试中③，具身智能面临着多种挑战⑤。

比如⑥，环境复杂性不足⑨，测试场景单一②，测试中难以复现现实世界动态性和复杂性⑧，导致训练效果较为有限⑳。

又或是⑧，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力▓，成本高昂等等❶。

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⑧，即智能体在虚拟和物理世界无缝操作⑰，展现出与人类无异的能力⑥。

而Matrix-Game以高保真的交互世界生成能力⑪，为智能体提供逼真的训练环境②，直接助力这一目标的实现⑪。

从上面demo中不难看出⑬，Matrix-Game可快速生成高度逼真虚拟场景⑭，森林②、山丘⑰、冰原⑪、蘑菇等❸，涵盖了多样地形⑮、物体元素⑫，多样化场景定制⑬。

这种环境不仅视觉细节丰富⑰，还严格遵守物理规律②，可以为具身智能提供接近真实世界的训练场❸。

另外▓，支持前进▓、跳跃⑮、抓取等精细动作⑭，Matrix-Game还能让智能体实时⑨、细致的交互⑮。

未来⑰，Matrix-Game通过模拟极端天气⑥、家庭环境等⑮，训练机器人⑪、服务智能体⑲，推动通用具身智能的实现⑨。

影视与元宇宙内容生产⑯、在影视与元宇宙领域③，虚拟场景往往依赖3D建模和特效团队⑬，一个好莱坞特效场景制作可能耗费数月⑨，甚至数年①，成本动辄数百万▓。

一些现有虚拟世界⑬，多为静态或有限的交互②，难以满足元宇宙用户对自由探索和实时互动的需求①。

Matrix-Game能以更高效生产真实合理的动态虚拟空间②，直接赋能创意内容制作与沉浸式体验的开发⑤。

它为导演③、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⑬。

教育与仿真系统构建❸、Matrix-Game在教育❶、仿真系统构建领域中❷，同样大有可为⑨。

即⑲，通过生成高度可控⑥、交互丰富的虚拟学习环境⑨，为学生和专业人士提供一个沉浸式训练平台⑱。

举个栗子⑲，在医学教育中⑥，或许就可以利用Matrix-Game模拟手术室场景⑬，让学生身临其境练习复杂操作⑰。

在航空航天领域⑤，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④。

这些虚拟场景的搭建⑯，不仅能降低培训成本❷，还能通过交互反馈提升学习效果⑧。

此外❷，在文化遗产保护⑱、零售电商⑮、数字孪生与智能城市规划等领域中⑧，Matrix-Game未来将会释放无限的潜力⑭。

它让世界不再是静态的画卷❶，而是可以被探索⑭、被操控①、被创造的活宇宙⑳。

下一步①，Matrix-Game还将继续迭代优化⑳，带领我们迈向更加智能⑭、沉浸的虚拟世界②。

参考资料：

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