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新智元报道❸、【新智元导读】「矩阵」不再是科幻❷！Matrix-Game震撼来袭⑱，突破边界带来交互式引擎⑰。只需一句话❶，沙漠森林等任意场景可控生成⑫，动作丝滑操控⑯，360°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⑤。

指尖轻点▓，一个细节满满④、物理规则完美运转的虚拟世界就此诞生⑰。

这个曾经只在科幻大片出现的场景▓，如今「空间智能」就帮人类实现了⑳。

继之前刷屏的单张图片生成虚拟世界Matrix Zero之后⑦，昆仑万维又来搞事情了⑧！

这次⑨，他们再度撕裂技术边界▓，推出Matrix系巅峰之作——Matrix-Game❷。

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⑥，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❶，视频生成❷、3D建模⑤、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⑲。

直通「创世之神」⑩、简单来说⑲，Matrix-Game就是通往「创世神」之路的超级加速器▓。

它是Matrix系列在交互世界生成领域的首次惊艳落地②，一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②，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③。

现在⑩，只需要输入一个指令❷，即可自由探索⑦、操控⑬，甚至创造出细节丰富⑳、物理规则合理的虚拟世界⑫。

多场景可控生成❶、比如沙漠⑱、森林❸、山丘⑪、冰原③、河流等场景⑳，Matrix-Game可一键生成⑤。

这种多场景泛化能力❶，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性⑥，覆盖了不同地形⑮、天气⑪、生物群系的Minecraft场景②。

依次是：沙漠⑨、海滩⑫、山丘⑱、河流③、森林

它还能支持前进⑫、跳跃⑪、攻击等细节操作⑥，会根据用户的输入⑧，准确响应▓。

不论是敲击键盘③，还是鼠标滑动⑱，操作体验非常丝滑⑨，仿佛置身于真实世界⑦。

依次是：前进⑲、后退④、向左⑩、向右⑧、跳跃③、攻击

包括视角移动⑯，可实现360°无死角生成⑩。

依次是：视角移动向上②、向下❶、向左⑯、向右

依次是：视角移动左上⑦、左下▓、右上⑨、右下

现在⑳，只需把场景和交互控制融合▓，便会惊叹Matrix-Game无与伦比的技术实力⑫。

不论是前进⑰、后退⑦，向左⑩、向右⑨，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⑰。

左右滑动查看①、再比如⑬，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④。

Matrix-Game模拟了真实物理规律⑰，精准拿捏⑥。

它生成的虚拟世界不仅视觉连贯⑬、细节逼真⑮，还严格遵守了自然物理规律⑳，如重力⑦、碰撞等❶。

这种高保真表现⑥，显着提升了沉浸感⑱，让用户仿佛「身临其境」⑯。

总而言之▓，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成❸，包括基础运动❸、复合运动⑬、视角运动等⑨。

泛化场景生成⑤、更令人兴奋的是❶，Matrix-Game展现出向非Minecraft游戏环境泛化的潜力⑱，为更广泛的应用奠定了基础⑥。

比如③，生成赛博风格的城市⑫。

还有古建筑风格的场景⑧，都能无限生成⑮。

由上可见▓，Matrix-Game这一突破性成果④，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⑱，更为构建通用虚拟世界基座树立了全新标杆⑳。

那么②，它是如何做到的呢②？

解密Matrix-Game

三大技术核心⑰、接下来▓，让我们一一拆解Matrix-Game的三大「秘密武器」⑲。

大规模高质量Matrix-Game-MC数据集

数据是AI模型的「养分」⑧，其质量和丰富度直接决定了模型的成败①。

为此⑫，昆仑万维团队自主构建了大规模Matrix-Game-MC数据集⑤，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⑨。

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」⑭，兼顾了数据规模和质量③。

无标注预▓、训练数据⑮、从6000小时的MineDojo数据中③，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⑫。

具体来说⑬，经过了 画质与美学过滤⑲； 非游戏内容剔除⑲； 动态与视角稳定性过滤⑲。

有标注可控数据⑧、这里⑳，采用了两种策略①，生成数千小时的精细标注数据⑱。

探索智能体：利用VPT agent在 MineRL环境中进行自动探索⑨，生成包含精确键盘与鼠标控制信号的Minecraft视频数据⑪，支持可控性学习⑱。

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❶，提供位置信息⑭、动作标注⑫、以及环境反馈信号⑤，生成高精度⑰、无噪声的可控标注数据⑲，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⑲，Matrix-Game打造了一个从图像到世界生成的创新框架⑰。

只需输入一个指令①、鼠标移动⑲，它就能生成连贯⑧、可控的互动视频⑥，兼顾视觉精度⑱、时序一致性和物理合理性⑨。

整体架构的设计⑤，有三大核心亮点：

1. 图像到世界建模⑧、它不依赖语言提示①，仅基于视觉信号建模空间几何❶、物体运动⑫，及物理交互⑫，强调空间智能能力②。

输入形式是以单张参考图像为起点▓，生成交互式视频⑭。

在交互可控生成上⑭，融合了用户动作输入⑫，通过多模态扩散模型❶，直接生成虚拟游戏世界的视频内容⑰。

自回归式视频生成⑧、Matrix-Game支持自回归方式scaling生成长度④，可持续生成高一致性长视频内容⑪。

每次❸，它会以前一视频最后k=5帧作为运动上下文⑱，逐段递进生成④，确保了时间上的连贯性③。

此外⑨，通过随机扰动⑯、随机删除⑱、分类引导策略⑤，可缓解时序漂移和误差积累⑭，确保了时间连贯性▓。

3. 可控交互设计⑪、对于交互设计❸，键盘动作是以离散token表达⑫，视角移动动作则以连续token表达⑫。

同时❷，它采用了GameFactory控制模块⑬，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▓。

得益于这一架构⑩，使得Matrix-Game在生成交互世界时②，既能保持视觉上的惊艳效果③，又能精准响应用户指令⑭。

统一评测体系⑮、接下来②，如何去全面⑨、科学地评估交互世界生成模型的性能⑨？

为此⑭，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系⑬。

它从视觉质量⑬、时间一致性②、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⑬。

视觉质量⑭、：基于人类视觉系统标准②，评估每一帧图像清晰度⑨、结构一致性与真实感⑦。

时间一致性⑪、：衡量视频的动态连贯性⑦，包括运动连续性①、节奏平滑性与时间稳定性⑫。

交互可控性⑯、：测试生成结果是否准确响应用户输入的控制信号⑰，涵盖离散控制和连续控制④。

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⑰。

这一体系的提出⑩，填补了行业在交互性⑪、物理一致性等维度的评测空白⑰，为模型的迭代优化提供了科学依据❸。

而且⑫， 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⑰。

它不仅为Matrix-Game性能提供了全面量化的依据⑮，也为整个交互世界生成领域⑦，树立了统一的标准⑯。

刷新SOTA⑥、重塑交互式世界生成标杆④、在实验评估中⑬，通过两阶段训练策略⑨，17B参数规模的大模型在空间理解⑫、物理交互建模⑱，以及用户指令响应方面⑰，取得了显着的突破❶。

在GameWorld Score评测系统中⑪，Matrix-Game在以上四大评测维度中全面领先④，超越了业内着名开源基线——Decart的Oasis和微软的MineWorld⑪。

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①。

在双盲评实验中⑭，用户更倾向于选择Matrix-Game生成的视频：

96.3%总体偏好率⑥，生成效果更真实▓、连贯⑧、可信④；

93.76%动作控制偏好⑲，准确响应键盘与鼠标指令⑫；

98.23%视觉质量得分⑳，单帧画面更清晰美观①；

89.56%时间一致性得分⑩，动态流畅④，无闪烁跳变④。

在控制性能上⑧，Matrix-Game可实现「运动」「攻击」等动作高达90%+准确率⑫；细粒度视角控制下依然保持高精度响应⑳。

此外⑥，Matrix-Game在8大典型Minecraft场景中⑤，也全面领先▓。

模型展现出卓越的环境适应与泛化能力⑪，可广泛应用于复杂动态的虚拟世界交互任务①。

Matrix-Game用事实证明❷，它不仅能「看得清」②，更能「动得准⑫、控得稳」⑥，是当前最强的交互式世界生成基座模型之一②。

多领域革命引擎⑱、解锁交互宇宙④、作为空间智能领域的先锋之作⑩，Matrix-Game不仅是一个技术突破⑱，更是一个跨行业的赋能引擎⑭。

通过融合视频生成⑨、三维建模与交互控制等核心技术④，空间智能不仅支持更加自然④、直观❷、沉浸的体验⑧，也在具身智能④、影视制作⑧、游戏开发等领域展现出巨大潜力⑯。

Matrix-Game强大的交互式生成能力⑭，未来将在多个领域掀起深远的变革⑭。

虚拟游戏世界快速搭建④、老黄曾表示⑤，「用不了十年⑤，我们就能看到游戏中每一个像素都是由AI生成的」❷。

Matrix-Game的诞生▓，让这一预言又近了一步⑳。

传统游戏世界构建❷，往往依赖人工设计和3D建模⑮，开发周期长①、成本高⑱。

而且▓，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⑥。

对于游戏开发者⑭，Matrix-Game能以低成本③、高效率生成细节丰富⑩、可控的游戏地图与任务环境⑯，极大地缩短了开发周期①。

不论是开放世界RPG的广袤大陆⑲，还是沙盒游戏的动态地形⑫，Matrix-Game都能根据指令实时生成⑩，赋予玩家更高自由度的探索体验⑤。

同时⑦，其物理一致性确保了游戏世界的真实感▓、沉浸感③。

具身智能体训练与测试⑱、具身智能①，也称物理AI①，是AI下一个前沿③。

它能够让智能体在物理世界中①，具备感知⑩、推理和行动的能力❸。然而⑯，现实开发和测试中⑫，具身智能面临着多种挑战⑱。

比如⑩，环境复杂性不足⑬，测试场景单一⑲，测试中难以复现现实世界动态性和复杂性⑭，导致训练效果较为有限❶。

又或是⑫，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力⑨，成本高昂等等⑦。

在红杉最新演讲中⑫，Jim Fan将「物理图灵测试」称之为AI的下一个北极星⑬，即智能体在虚拟和物理世界无缝操作⑨，展现出与人类无异的能力⑫。

而Matrix-Game以高保真的交互世界生成能力⑨，为智能体提供逼真的训练环境⑧，直接助力这一目标的实现❷。

从上面demo中不难看出④，Matrix-Game可快速生成高度逼真虚拟场景③，森林⑫、山丘⑩、冰原①、蘑菇等⑲，涵盖了多样地形⑪、物体元素⑪，多样化场景定制⑦。

这种环境不仅视觉细节丰富▓，还严格遵守物理规律⑭，可以为具身智能提供接近真实世界的训练场❶。

另外⑭，支持前进⑩、跳跃❷、抓取等精细动作⑱，Matrix-Game还能让智能体实时❷、细致的交互⑭。

未来❸，Matrix-Game通过模拟极端天气⑫、家庭环境等❶，训练机器人③、服务智能体③，推动通用具身智能的实现⑭。

影视与元宇宙内容生产④、在影视与元宇宙领域⑰，虚拟场景往往依赖3D建模和特效团队①，一个好莱坞特效场景制作可能耗费数月⑱，甚至数年③，成本动辄数百万④。

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

Matrix-Game能以更高效生产真实合理的动态虚拟空间⑥，直接赋能创意内容制作与沉浸式体验的开发⑳。

它为导演❸、元宇宙开发者提供了一个革命性工具⑪，将重塑虚拟内容创作的未来⑩。

教育与仿真系统构建⑲、Matrix-Game在教育⑭、仿真系统构建领域中⑬，同样大有可为⑦。

即①，通过生成高度可控⑭、交互丰富的虚拟学习环境⑩，为学生和专业人士提供一个沉浸式训练平台①。

举个栗子②，在医学教育中⑩，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❶。

在航空航天领域⑦，则可以用于生成逼真的飞行模拟环境⑮，帮助飞行员提升应对突发状况的能力⑦。

这些虚拟场景的搭建⑭，不仅能降低培训成本▓，还能通过交互反馈提升学习效果⑲。

此外⑫，在文化遗产保护⑧、零售电商⑱、数字孪生与智能城市规划等领域中❶，Matrix-Game未来将会释放无限的潜力⑦。

它让世界不再是静态的画卷⑫，而是可以被探索⑮、被操控⑭、被创造的活宇宙⑬。

下一步⑩，Matrix-Game还将继续迭代优化⑪，带领我们迈向更加智能▓、沉浸的虚拟世界①。

参考资料：

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