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杨秋荷 2025-05-14 【世界足球】 8019 人已围观

新智元报道▓、【新智元导读】「矩阵」不再是科幻▓！Matrix-Game震撼来袭⑱，突破边界带来交互式引擎⑧。只需一句话⑭，沙漠森林等任意场景可控生成⑪，动作丝滑操控⑭，360°视角自由切换⑧，沉浸感爆棚⑪。

黑客帝国中的「矩阵」①，已照进现实④。

指尖轻点③，一个细节满满⑰、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⑭，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①，昆仑万维又来搞事情了③！

这次⑳，他们再度撕裂技术边界⑩，推出Matrix系巅峰之作——Matrix-Game⑰。

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⑫，更让你成为世界主宰的交互式创世引擎⑱。

在这个空间智能时代⑧，视频生成⑲、3D建模⑯、交互控制的融合之力▓，正彻底颠覆人类与虚拟世界的连接方式⑭。

直通「创世之神」▓、简单来说⑯，Matrix-Game就是通往「创世神」之路的超级加速器⑤。

它是Matrix系列在交互世界生成领域的首次惊艳落地⑫，一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⑳，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⑮。

现在⑲，只需要输入一个指令①，即可自由探索⑩、操控⑦，甚至创造出细节丰富⑫、物理规则合理的虚拟世界⑨。

多场景可控生成⑲、比如沙漠⑲、森林⑥、山丘⑳、冰原②、河流等场景⑰，Matrix-Game可一键生成⑳。

这种多场景泛化能力⑲，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性⑯，覆盖了不同地形④、天气⑳、生物群系的Minecraft场景④。

依次是：沙漠⑳、海滩⑬、山丘⑤、河流⑨、森林

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

不论是敲击键盘⑫，还是鼠标滑动❶，操作体验非常丝滑⑦，仿佛置身于真实世界⑪。

依次是：前进⑧、后退⑳、向左⑭、向右❶、跳跃⑧、攻击

包括视角移动⑰，可实现360°无死角生成⑤。

依次是：视角移动向上④、向下⑤、向左⑲、向右

依次是：视角移动左上⑫、左下⑦、右上▓、右下

现在⑤，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⑤。

不论是前进⑬、后退④，向左⑨、向右⑦，Matrix-Game不仅能精准响应⑨，而且周边物理环境生成的稳定性极高⑩。

左右滑动查看⑭、再比如⑤，跳跃攻击等幅度大的动作⑨，更是对AI空间生成提出了高难度的考验⑭。

Matrix-Game模拟了真实物理规律①，精准拿捏❸。

它生成的虚拟世界不仅视觉连贯④、细节逼真⑭，还严格遵守了自然物理规律❷，如重力⑰、碰撞等⑨。

这种高保真表现⑦，显着提升了沉浸感⑩，让用户仿佛「身临其境」⑤。

总而言之⑳，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成▓，包括基础运动⑮、复合运动⑰、视角运动等①。

泛化场景生成⑪、更令人兴奋的是⑦，Matrix-Game展现出向非Minecraft游戏环境泛化的潜力⑨，为更广泛的应用奠定了基础⑱。

比如④，生成赛博风格的城市❶。

还有古建筑风格的场景⑰，都能无限生成⑪。

由上可见③，Matrix-Game这一突破性成果⑯，直接点燃了虚拟世界的无限可能④。

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

那么⑰，它是如何做到的呢⑲？

解密Matrix-Game

三大技术核心②、接下来⑯，让我们一一拆解Matrix-Game的三大「秘密武器」⑫。

大规模高质量Matrix-Game-MC数据集

数据是AI模型的「养分」⑯，其质量和丰富度直接决定了模型的成败▓。

为此④，昆仑万维团队自主构建了大规模Matrix-Game-MC数据集①，为复杂环境的动态学习和交互模式训练⑤，提供了坚实的基础③。

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①。

无标注预⑰、训练数据⑥、从6000小时的MineDojo数据中⑱，研究者通过三阶段过滤机制⑨，筛选出近千小时高质量数据⑤。

具体来说⑥，经过了 画质与美学过滤⑪； 非游戏内容剔除⑮； 动态与视角稳定性过滤③。

有标注可控数据⑮、这里⑭，采用了两种策略⑪，生成数千小时的精细标注数据⑨。

探索智能体：利用VPT agent在 MineRL环境中进行自动探索⑬，生成包含精确键盘与鼠标控制信号的Minecraft视频数据⑦，支持可控性学习❷。

程序化模拟：基于Unreal Engine手动构建清晰❷、标注精确的交互场景⑱，提供位置信息⑰、动作标注⑯、以及环境反馈信号⑨，生成高精度❸、无噪声的可控标注数据⑰，助力高保真动作-响应建模▓。

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⑪，Matrix-Game打造了一个从图像到世界生成的创新框架⑲。

只需输入一个指令⑳、鼠标移动⑨，它就能生成连贯⑪、可控的互动视频▓，兼顾视觉精度⑬、时序一致性和物理合理性③。

整体架构的设计⑯，有三大核心亮点：

1. 图像到世界建模⑲、它不依赖语言提示⑳，仅基于视觉信号建模空间几何①、物体运动⑭，及物理交互④，强调空间智能能力❶。

输入形式是以单张参考图像为起点⑯，生成交互式视频⑥。

在交互可控生成上⑳，融合了用户动作输入③，通过多模态扩散模型⑨，直接生成虚拟游戏世界的视频内容①。

自回归式视频生成⑳、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⑪。

每次⑬，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⑳，确保了时间上的连贯性③。

此外⑱，通过随机扰动⑩、随机删除⑦、分类引导策略⑨，可缓解时序漂移和误差积累⑳，确保了时间连贯性⑨。

3. 可控交互设计⑫、对于交互设计④，键盘动作是以离散token表达⑨，视角移动动作则以连续token表达⑨。

同时④，它采用了GameFactory控制模块⑪，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⑥。

得益于这一架构⑳，使得Matrix-Game在生成交互世界时⑬，既能保持视觉上的惊艳效果⑫，又能精准响应用户指令⑬。

统一评测体系⑨、接下来⑥，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⑤，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系②。

它从视觉质量①、时间一致性❸、交互可控性⑱，以及物理规则理解四个关键维度③，来进行量化评估⑮。

视觉质量④、：基于人类视觉系统标准⑱，评估每一帧图像清晰度▓、结构一致性与真实感②。

时间一致性⑧、：衡量视频的动态连贯性▓，包括运动连续性②、节奏平滑性与时间稳定性❷。

交互可控性②、：测试生成结果是否准确响应用户输入的控制信号⑥，涵盖离散控制和连续控制③。

物理规则理解⑯、：验证生成视频是否遵循物理常识与空间一致性⑰。

这一体系的提出⑪，填补了行业在交互性⑰、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⑥。

而且⑭， 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②。

它不仅为Matrix-Game性能提供了全面量化的依据⑬，也为整个交互世界生成领域⑤，树立了统一的标准⑩。

刷新SOTA⑫、重塑交互式世界生成标杆⑲、在实验评估中❷，通过两阶段训练策略①，17B参数规模的大模型在空间理解❷、物理交互建模⑨，以及用户指令响应方面①，取得了显着的突破⑭。

在GameWorld Score评测系统中⑮，Matrix-Game在以上四大评测维度中全面领先⑬，超越了业内着名开源基线——Decart的Oasis和微软的MineWorld①。

尤其是⑭，新模型在交互可控性和物理一致性等关键指标上⑰，表现尤为突出⑰。

在双盲评实验中⑧，用户更倾向于选择Matrix-Game生成的视频：

96.3%总体偏好率❸，生成效果更真实⑳、连贯⑤、可信▓；

93.76%动作控制偏好①，准确响应键盘与鼠标指令⑩；

98.23%视觉质量得分⑱，单帧画面更清晰美观⑨；

89.56%时间一致性得分⑧，动态流畅①，无闪烁跳变⑥。

在控制性能上⑤，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④。

此外⑧，Matrix-Game在8大典型Minecraft场景中⑪，也全面领先⑨。

模型展现出卓越的环境适应与泛化能力⑯，可广泛应用于复杂动态的虚拟世界交互任务⑱。

Matrix-Game用事实证明❶，它不仅能「看得清」⑥，更能「动得准④、控得稳」⑳，是当前最强的交互式世界生成基座模型之一①。

多领域革命引擎⑨、解锁交互宇宙⑭、作为空间智能领域的先锋之作①，Matrix-Game不仅是一个技术突破⑤，更是一个跨行业的赋能引擎⑬。

通过融合视频生成⑯、三维建模与交互控制等核心技术⑰，空间智能不仅支持更加自然③、直观⑩、沉浸的体验⑬，也在具身智能②、影视制作⑦、游戏开发等领域展现出巨大潜力①。

Matrix-Game强大的交互式生成能力④，未来将在多个领域掀起深远的变革⑳。

虚拟游戏世界快速搭建⑩、老黄曾表示❷，「用不了十年⑲，我们就能看到游戏中每一个像素都是由AI生成的」⑩。

Matrix-Game的诞生⑭，让这一预言又近了一步⑨。

传统游戏世界构建⑪，往往依赖人工设计和3D建模②，开发周期长⑥、成本高⑨。

而且⑱，许多游戏地图和任务缺乏多样性⑨，难以满足玩家对高自由度探索需求⑧。

对于游戏开发者▓，Matrix-Game能以低成本❸、高效率生成细节丰富⑭、可控的游戏地图与任务环境⑱，极大地缩短了开发周期⑲。

不论是开放世界RPG的广袤大陆❸，还是沙盒游戏的动态地形⑯，Matrix-Game都能根据指令实时生成⑤，赋予玩家更高自由度的探索体验⑩。

同时⑤，其物理一致性确保了游戏世界的真实感⑨、沉浸感❸。

具身智能体训练与测试⑫、具身智能⑲，也称物理AI②，是AI下一个前沿⑪。

它能够让智能体在物理世界中▓，具备感知❶、推理和行动的能力⑭。然而❸，现实开发和测试中①，具身智能面临着多种挑战⑦。

比如⑬，环境复杂性不足▓，测试场景单一⑮，测试中难以复现现实世界动态性和复杂性⑲，导致训练效果较为有限⑰。

又或是⑭，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力⑦，成本高昂等等⑲。

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❸，即智能体在虚拟和物理世界无缝操作⑤，展现出与人类无异的能力⑱。

而Matrix-Game以高保真的交互世界生成能力❶，为智能体提供逼真的训练环境①，直接助力这一目标的实现⑮。

从上面demo中不难看出⑱，Matrix-Game可快速生成高度逼真虚拟场景⑳，森林③、山丘⑨、冰原⑫、蘑菇等⑰，涵盖了多样地形❷、物体元素②，多样化场景定制⑱。

这种环境不仅视觉细节丰富⑤，还严格遵守物理规律❶，可以为具身智能提供接近真实世界的训练场②。

另外⑮，支持前进⑯、跳跃⑱、抓取等精细动作❷，Matrix-Game还能让智能体实时⑰、细致的交互⑳。

未来⑬，Matrix-Game通过模拟极端天气⑳、家庭环境等⑱，训练机器人⑫、服务智能体⑧，推动通用具身智能的实现⑫。

影视与元宇宙内容生产④、在影视与元宇宙领域④，虚拟场景往往依赖3D建模和特效团队⑩，一个好莱坞特效场景制作可能耗费数月⑥，甚至数年⑧，成本动辄数百万⑦。

一些现有虚拟世界⑧，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❸。

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⑰。

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

教育与仿真系统构建❶、Matrix-Game在教育❶、仿真系统构建领域中②，同样大有可为⑮。

即④，通过生成高度可控⑧、交互丰富的虚拟学习环境④，为学生和专业人士提供一个沉浸式训练平台❸。

举个栗子③，在医学教育中②，或许就可以利用Matrix-Game模拟手术室场景⑧，让学生身临其境练习复杂操作⑭。

在航空航天领域⑫，则可以用于生成逼真的飞行模拟环境▓，帮助飞行员提升应对突发状况的能力⑩。

这些虚拟场景的搭建⑲，不仅能降低培训成本⑬，还能通过交互反馈提升学习效果⑦。

此外③，在文化遗产保护⑫、零售电商⑳、数字孪生与智能城市规划等领域中⑰，Matrix-Game未来将会释放无限的潜力⑯。

它让世界不再是静态的画卷▓，而是可以被探索⑳、被操控①、被创造的活宇宙②。

下一步①，Matrix-Game还将继续迭代优化⑧，带领我们迈向更加智能⑬、沉浸的虚拟世界⑫。

参考资料：

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