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新智元报道⑱、【新智元导读】「矩阵」不再是科幻⑬！Matrix-Game震撼来袭⑬，突破边界带来交互式引擎⑪。只需一句话⑮，沙漠森林等任意场景可控生成③，动作丝滑操控❷，360°视角自由切换⑪，沉浸感爆棚⑩。

黑客帝国中的「矩阵」①，已照进现实⑬。

指尖轻点②，一个细节满满⑮、物理规则完美运转的虚拟世界就此诞生⑯。

这个曾经只在科幻大片出现的场景①，如今「空间智能」就帮人类实现了⑱。

继之前刷屏的单张图片生成虚拟世界Matrix Zero之后③，昆仑万维又来搞事情了⑳！

这次❷，他们再度撕裂技术边界⑮，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③，更让你成为世界主宰的交互式创世引擎⑥。

在这个空间智能时代⑧，视频生成⑥、3D建模②、交互控制的融合之力⑳，正彻底颠覆人类与虚拟世界的连接方式⑫。

直通「创世之神」⑳、简单来说⑰，Matrix-Game就是通往「创世神」之路的超级加速器⑰。

它是Matrix系列在交互世界生成领域的首次惊艳落地⑱，一个专为游戏世界量身打造的交互式世界基础模型⑱。

Matrix-Game的强大之处在于⑱，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❶。

现在③，只需要输入一个指令⑯，即可自由探索⑱、操控⑬，甚至创造出细节丰富⑥、物理规则合理的虚拟世界⑧。

多场景可控生成❶、比如沙漠④、森林❷、山丘②、冰原❶、河流等场景⑬，Matrix-Game可一键生成⑨。

这种多场景泛化能力▓，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性⑨，覆盖了不同地形⑲、天气⑰、生物群系的Minecraft场景❸。

依次是：沙漠⑦、海滩⑪、山丘⑨、河流⑦、森林

它还能支持前进❶、跳跃②、攻击等细节操作⑳，会根据用户的输入▓，准确响应⑲。

不论是敲击键盘⑧，还是鼠标滑动⑫，操作体验非常丝滑❷，仿佛置身于真实世界⑩。

依次是：前进⑱、后退⑰、向左⑳、向右⑥、跳跃⑭、攻击

包括视角移动❷，可实现360°无死角生成⑰。

依次是：视角移动向上⑳、向下⑰、向左⑧、向右

依次是：视角移动左上④、左下⑪、右上❶、右下

现在❷，只需把场景和交互控制融合⑲，便会惊叹Matrix-Game无与伦比的技术实力❸。

不论是前进⑪、后退▓，向左❸、向右⑪，Matrix-Game不仅能精准响应⑫，而且周边物理环境生成的稳定性极高⑦。

左右滑动查看⑯、再比如⑬，跳跃攻击等幅度大的动作❶，更是对AI空间生成提出了高难度的考验⑬。

Matrix-Game模拟了真实物理规律⑨，精准拿捏⑭。

它生成的虚拟世界不仅视觉连贯⑭、细节逼真⑭，还严格遵守了自然物理规律❸，如重力⑳、碰撞等⑫。

这种高保真表现⑤，显着提升了沉浸感⑲，让用户仿佛「身临其境」⑪。

总而言之▓，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成⑨，包括基础运动⑥、复合运动▓、视角运动等⑩。

泛化场景生成⑭、更令人兴奋的是⑳，Matrix-Game展现出向非Minecraft游戏环境泛化的潜力⑧，为更广泛的应用奠定了基础⑯。

比如⑧，生成赛博风格的城市❶。

还有古建筑风格的场景⑱，都能无限生成⑲。

由上可见⑰，Matrix-Game这一突破性成果⑱，直接点燃了虚拟世界的无限可能⑬。

它不仅刷新了交互式世界生成的技术天花板⑲，更为构建通用虚拟世界基座树立了全新标杆⑰。

那么⑦，它是如何做到的呢⑰？

解密Matrix-Game

三大技术核心⑲、接下来⑪，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」▓，其质量和丰富度直接决定了模型的成败❷。

为此⑯，昆仑万维团队自主构建了大规模Matrix-Game-MC数据集⑩，为复杂环境的动态学习和交互模式训练❶，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」⑳，兼顾了数据规模和质量⑥。

无标注预⑯、训练数据⑧、从6000小时的MineDojo数据中⑥，研究者通过三阶段过滤机制⑤，筛选出近千小时高质量数据③。

具体来说⑭，经过了 画质与美学过滤⑩； 非游戏内容剔除①； 动态与视角稳定性过滤①。

有标注可控数据▓、这里⑧，采用了两种策略⑤，生成数千小时的精细标注数据⑭。

探索智能体：利用VPT agent在 MineRL环境中进行自动探索▓，生成包含精确键盘与鼠标控制信号的Minecraft视频数据⑬，支持可控性学习⑰。

程序化模拟：基于Unreal Engine手动构建清晰⑳、标注精确的交互场景⑦，提供位置信息①、动作标注⑨、以及环境反馈信号⑳，生成高精度⑮、无噪声的可控标注数据⑳，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⑩，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④、鼠标移动⑤，它就能生成连贯④、可控的互动视频❷，兼顾视觉精度⑱、时序一致性和物理合理性③。

整体架构的设计❶，有三大核心亮点：

1. 图像到世界建模❷、它不依赖语言提示③，仅基于视觉信号建模空间几何⑨、物体运动⑲，及物理交互❷，强调空间智能能力⑥。

输入形式是以单张参考图像为起点⑲，生成交互式视频⑭。

在交互可控生成上⑨，融合了用户动作输入⑦，通过多模态扩散模型⑦，直接生成虚拟游戏世界的视频内容⑦。

自回归式视频生成③、Matrix-Game支持自回归方式scaling生成长度⑯，可持续生成高一致性长视频内容⑩。

每次①，它会以前一视频最后k=5帧作为运动上下文①，逐段递进生成⑥，确保了时间上的连贯性①。

此外⑫，通过随机扰动⑥、随机删除③、分类引导策略③，可缓解时序漂移和误差积累⑬，确保了时间连贯性⑯。

3. 可控交互设计⑦、对于交互设计④，键盘动作是以离散token表达⑬，视角移动动作则以连续token表达⑤。

同时⑨，它采用了GameFactory控制模块⑯，融入多模态Diffusion Transformer架构⑦，并利用CFG提升对控制信号的鲁棒响应能力⑦。

得益于这一架构⑬，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⑯，又能精准响应用户指令⑳。

统一评测体系⑲、接下来❷，如何去全面③、科学地评估交互世界生成模型的性能⑧？

为此▓，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系⑲。

它从视觉质量▓、时间一致性⑪、交互可控性⑩，以及物理规则理解四个关键维度❷，来进行量化评估⑤。

视觉质量⑰、：基于人类视觉系统标准❶，评估每一帧图像清晰度⑮、结构一致性与真实感⑨。

时间一致性▓、：衡量视频的动态连贯性❶，包括运动连续性⑨、节奏平滑性与时间稳定性⑬。

交互可控性⑩、：测试生成结果是否准确响应用户输入的控制信号⑧，涵盖离散控制和连续控制⑰。

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⑤。

这一体系的提出▓，填补了行业在交互性⑯、物理一致性等维度的评测空白⑯，为模型的迭代优化提供了科学依据⑭。

而且⑨， 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⑳。

它不仅为Matrix-Game性能提供了全面量化的依据❷，也为整个交互世界生成领域⑤，树立了统一的标准⑰。

刷新SOTA⑱、重塑交互式世界生成标杆⑯、在实验评估中⑧，通过两阶段训练策略⑤，17B参数规模的大模型在空间理解⑱、物理交互建模⑪，以及用户指令响应方面⑯，取得了显着的突破⑩。

在GameWorld Score评测系统中⑫，Matrix-Game在以上四大评测维度中全面领先⑮，超越了业内着名开源基线——Decart的Oasis和微软的MineWorld❸。

尤其是⑩，新模型在交互可控性和物理一致性等关键指标上①，表现尤为突出⑯。

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⑳，生成效果更真实❷、连贯⑪、可信⑱；

93.76%动作控制偏好④，准确响应键盘与鼠标指令⑧；

98.23%视觉质量得分⑤，单帧画面更清晰美观▓；

89.56%时间一致性得分⑱，动态流畅⑳，无闪烁跳变▓。

在控制性能上⑬，Matrix-Game可实现「运动」「攻击」等动作高达90%+准确率⑨；细粒度视角控制下依然保持高精度响应⑩。

此外⑧，Matrix-Game在8大典型Minecraft场景中❷，也全面领先⑭。

模型展现出卓越的环境适应与泛化能力⑲，可广泛应用于复杂动态的虚拟世界交互任务⑫。

Matrix-Game用事实证明▓，它不仅能「看得清」⑩，更能「动得准②、控得稳」▓，是当前最强的交互式世界生成基座模型之一③。

多领域革命引擎③、解锁交互宇宙⑬、作为空间智能领域的先锋之作❶，Matrix-Game不仅是一个技术突破⑧，更是一个跨行业的赋能引擎⑲。

通过融合视频生成⑳、三维建模与交互控制等核心技术⑨，空间智能不仅支持更加自然⑮、直观⑪、沉浸的体验⑥，也在具身智能⑯、影视制作④、游戏开发等领域展现出巨大潜力⑲。

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

虚拟游戏世界快速搭建⑲、老黄曾表示▓，「用不了十年⑦，我们就能看到游戏中每一个像素都是由AI生成的」②。

Matrix-Game的诞生⑧，让这一预言又近了一步⑭。

传统游戏世界构建②，往往依赖人工设计和3D建模①，开发周期长⑬、成本高⑳。

而且③，许多游戏地图和任务缺乏多样性⑪，难以满足玩家对高自由度探索需求⑨。

对于游戏开发者⑥，Matrix-Game能以低成本⑱、高效率生成细节丰富②、可控的游戏地图与任务环境②，极大地缩短了开发周期⑪。

不论是开放世界RPG的广袤大陆⑳，还是沙盒游戏的动态地形⑮，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⑧。

同时❶，其物理一致性确保了游戏世界的真实感③、沉浸感①。

具身智能体训练与测试❷、具身智能⑫，也称物理AI▓，是AI下一个前沿⑨。

它能够让智能体在物理世界中⑤，具备感知⑧、推理和行动的能力⑥。然而⑨，现实开发和测试中③，具身智能面临着多种挑战▓。

比如③，环境复杂性不足⑭，测试场景单一⑫，测试中难以复现现实世界动态性和复杂性⑬，导致训练效果较为有限⑰。

又或是❶，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力⑧，成本高昂等等⑬。

在红杉最新演讲中⑭，Jim Fan将「物理图灵测试」称之为AI的下一个北极星⑤，即智能体在虚拟和物理世界无缝操作①，展现出与人类无异的能力⑰。

而Matrix-Game以高保真的交互世界生成能力⑥，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⑪。

从上面demo中不难看出②，Matrix-Game可快速生成高度逼真虚拟场景①，森林⑤、山丘⑭、冰原③、蘑菇等⑤，涵盖了多样地形⑦、物体元素⑰，多样化场景定制③。

这种环境不仅视觉细节丰富②，还严格遵守物理规律⑳，可以为具身智能提供接近真实世界的训练场⑲。

另外⑮，支持前进④、跳跃⑥、抓取等精细动作⑨，Matrix-Game还能让智能体实时③、细致的交互⑱。

未来⑪，Matrix-Game通过模拟极端天气⑰、家庭环境等⑩，训练机器人❸、服务智能体⑥，推动通用具身智能的实现①。

影视与元宇宙内容生产⑥、在影视与元宇宙领域⑧，虚拟场景往往依赖3D建模和特效团队③，一个好莱坞特效场景制作可能耗费数月⑩，甚至数年③，成本动辄数百万⑥。

一些现有虚拟世界⑳，多为静态或有限的交互❶，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⑭，直接赋能创意内容制作与沉浸式体验的开发⑤。

它为导演❶、元宇宙开发者提供了一个革命性工具②，将重塑虚拟内容创作的未来❶。

教育与仿真系统构建④、Matrix-Game在教育④、仿真系统构建领域中⑯，同样大有可为⑤。

即①，通过生成高度可控③、交互丰富的虚拟学习环境⑪，为学生和专业人士提供一个沉浸式训练平台❶。

举个栗子④，在医学教育中⑨，或许就可以利用Matrix-Game模拟手术室场景⑪，让学生身临其境练习复杂操作⑤。

在航空航天领域②，则可以用于生成逼真的飞行模拟环境①，帮助飞行员提升应对突发状况的能力▓。

这些虚拟场景的搭建③，不仅能降低培训成本⑫，还能通过交互反馈提升学习效果⑮。

此外⑪，在文化遗产保护⑧、零售电商▓、数字孪生与智能城市规划等领域中⑥，Matrix-Game未来将会释放无限的潜力❸。

它让世界不再是静态的画卷⑨，而是可以被探索⑨、被操控⑭、被创造的活宇宙④。

下一步⑫，Matrix-Game还将继续迭代优化⑤，带领我们迈向更加智能⑪、沉浸的虚拟世界⑲。

参考资料：

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