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新智元报道⑨、【新智元导读】「矩阵」不再是科幻⑧！Matrix-Game震撼来袭❷，突破边界带来交互式引擎⑪。只需一句话❶，沙漠森林等任意场景可控生成⑪，动作丝滑操控⑫，360°视角自由切换⑮，沉浸感爆棚⑬。

黑客帝国中的「矩阵」④，已照进现实⑤。

指尖轻点⑨，一个细节满满⑩、物理规则完美运转的虚拟世界就此诞生⑲。

这个曾经只在科幻大片出现的场景②，如今「空间智能」就帮人类实现了⑬。

继之前刷屏的单张图片生成虚拟世界Matrix Zero之后⑤，昆仑万维又来搞事情了⑪！

这次⑨，他们再度撕裂技术边界▓，推出Matrix系巅峰之作——Matrix-Game⑭。

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⑭，更让你成为世界主宰的交互式创世引擎⑩。

在这个空间智能时代⑯，视频生成⑦、3D建模⑦、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⑬。

直通「创世之神」⑯、简单来说❶，Matrix-Game就是通往「创世神」之路的超级加速器⑧。

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

Matrix-Game的强大之处在于⑬，不仅能在开放世界里「造」出高质量场景⑥，还能精准控制里面的细节⑭。

现在⑮，只需要输入一个指令❷，即可自由探索⑯、操控⑦，甚至创造出细节丰富❶、物理规则合理的虚拟世界❷。

多场景可控生成⑬、比如沙漠⑫、森林⑮、山丘①、冰原⑨、河流等场景⑫，Matrix-Game可一键生成⑨。

这种多场景泛化能力②，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性④，覆盖了不同地形⑯、天气⑲、生物群系的Minecraft场景①。

依次是：沙漠⑫、海滩▓、山丘②、河流⑨、森林

它还能支持前进④、跳跃⑯、攻击等细节操作⑭，会根据用户的输入⑫，准确响应❸。

不论是敲击键盘⑤，还是鼠标滑动⑮，操作体验非常丝滑❶，仿佛置身于真实世界⑱。

依次是：前进⑪、后退▓、向左⑪、向右⑱、跳跃⑦、攻击

包括视角移动❷，可实现360°无死角生成❸。

依次是：视角移动向上⑨、向下⑨、向左⑦、向右

依次是：视角移动左上⑮、左下⑧、右上⑧、右下

现在③，只需把场景和交互控制融合❸，便会惊叹Matrix-Game无与伦比的技术实力▓。

不论是前进▓、后退❷，向左①、向右⑦，Matrix-Game不仅能精准响应⑰，而且周边物理环境生成的稳定性极高▓。

左右滑动查看❶、再比如⑨，跳跃攻击等幅度大的动作②，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⑳，精准拿捏⑪。

它生成的虚拟世界不仅视觉连贯①、细节逼真⑮，还严格遵守了自然物理规律⑮，如重力①、碰撞等⑧。

这种高保真表现⑦，显着提升了沉浸感⑯，让用户仿佛「身临其境」❷。

总而言之①，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成⑬，包括基础运动⑦、复合运动⑩、视角运动等⑲。

泛化场景生成❶、更令人兴奋的是⑧，Matrix-Game展现出向非Minecraft游戏环境泛化的潜力⑤，为更广泛的应用奠定了基础⑬。

比如▓，生成赛博风格的城市⑱。

还有古建筑风格的场景③，都能无限生成⑳。

由上可见③，Matrix-Game这一突破性成果⑫，直接点燃了虚拟世界的无限可能⑤。

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❸。

那么④，它是如何做到的呢④？

解密Matrix-Game

三大技术核心⑧、接下来⑦，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」④，其质量和丰富度直接决定了模型的成败⑩。

为此❷，昆仑万维团队自主构建了大规模Matrix-Game-MC数据集⑥，为复杂环境的动态学习和交互模式训练⑱，提供了坚实的基础⑧。

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」⑧，兼顾了数据规模和质量⑧。

无标注预⑦、训练数据❸、从6000小时的MineDojo数据中⑦，研究者通过三阶段过滤机制①，筛选出近千小时高质量数据④。

具体来说⑩，经过了 画质与美学过滤⑮； 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⑬、这里⑯，采用了两种策略⑬，生成数千小时的精细标注数据⑩。

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⑳，支持可控性学习②。

程序化模拟：基于Unreal Engine手动构建清晰②、标注精确的交互场景❷，提供位置信息⑭、动作标注❸、以及环境反馈信号❶，生成高精度❷、无噪声的可控标注数据❶，助力高保真动作-响应建模⑩。

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⑬，Matrix-Game打造了一个从图像到世界生成的创新框架⑮。

只需输入一个指令⑫、鼠标移动④，它就能生成连贯④、可控的互动视频⑫，兼顾视觉精度⑦、时序一致性和物理合理性⑬。

整体架构的设计⑩，有三大核心亮点：

1. 图像到世界建模❷、它不依赖语言提示▓，仅基于视觉信号建模空间几何⑳、物体运动⑦，及物理交互⑤，强调空间智能能力⑭。

输入形式是以单张参考图像为起点❷，生成交互式视频⑨。

在交互可控生成上⑤，融合了用户动作输入⑯，通过多模态扩散模型⑫，直接生成虚拟游戏世界的视频内容⑪。

自回归式视频生成⑤、Matrix-Game支持自回归方式scaling生成长度❷，可持续生成高一致性长视频内容⑯。

每次⑨，它会以前一视频最后k=5帧作为运动上下文⑪，逐段递进生成⑨，确保了时间上的连贯性⑫。

此外▓，通过随机扰动⑪、随机删除⑰、分类引导策略⑨，可缓解时序漂移和误差积累①，确保了时间连贯性⑭。

3. 可控交互设计⑳、对于交互设计⑮，键盘动作是以离散token表达⑪，视角移动动作则以连续token表达⑩。

同时⑩，它采用了GameFactory控制模块⑪，融入多模态Diffusion Transformer架构❶，并利用CFG提升对控制信号的鲁棒响应能力⑨。

得益于这一架构❸，使得Matrix-Game在生成交互世界时⑩，既能保持视觉上的惊艳效果⑱，又能精准响应用户指令⑧。

统一评测体系④、接下来▓，如何去全面▓、科学地评估交互世界生成模型的性能⑨？

为此⑧，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系⑪。

它从视觉质量❶、时间一致性⑬、交互可控性④，以及物理规则理解四个关键维度⑳，来进行量化评估①。

视觉质量⑳、：基于人类视觉系统标准①，评估每一帧图像清晰度⑪、结构一致性与真实感▓。

时间一致性⑧、：衡量视频的动态连贯性⑩，包括运动连续性⑦、节奏平滑性与时间稳定性⑩。

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❸，涵盖离散控制和连续控制⑲。

物理规则理解⑲、：验证生成视频是否遵循物理常识与空间一致性⑲。

这一体系的提出⑫，填补了行业在交互性❶、物理一致性等维度的评测空白⑩，为模型的迭代优化提供了科学依据⑧。

而且▓， 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⑧。

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④，树立了统一的标准②。

刷新SOTA⑯、重塑交互式世界生成标杆⑰、在实验评估中⑬，通过两阶段训练策略⑪，17B参数规模的大模型在空间理解⑬、物理交互建模❶，以及用户指令响应方面▓，取得了显着的突破⑮。

在GameWorld Score评测系统中▓，Matrix-Game在以上四大评测维度中全面领先⑲，超越了业内着名开源基线——Decart的Oasis和微软的MineWorld⑭。

尤其是③，新模型在交互可控性和物理一致性等关键指标上❶，表现尤为突出⑭。

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②，生成效果更真实⑦、连贯❷、可信⑭；

93.76%动作控制偏好❷，准确响应键盘与鼠标指令②；

98.23%视觉质量得分❶，单帧画面更清晰美观⑯；

89.56%时间一致性得分❶，动态流畅❸，无闪烁跳变⑧。

在控制性能上⑩，Matrix-Game可实现「运动」「攻击」等动作高达90%+准确率⑦；细粒度视角控制下依然保持高精度响应❶。

此外①，Matrix-Game在8大典型Minecraft场景中❶，也全面领先⑭。

模型展现出卓越的环境适应与泛化能力⑩，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①，它不仅能「看得清」⑭，更能「动得准⑳、控得稳」⑬，是当前最强的交互式世界生成基座模型之一⑭。

多领域革命引擎❶、解锁交互宇宙❷、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⑬，更是一个跨行业的赋能引擎▓。

通过融合视频生成⑫、三维建模与交互控制等核心技术⑪，空间智能不仅支持更加自然❸、直观❷、沉浸的体验⑬，也在具身智能③、影视制作▓、游戏开发等领域展现出巨大潜力⑰。

Matrix-Game强大的交互式生成能力⑫，未来将在多个领域掀起深远的变革④。

虚拟游戏世界快速搭建⑭、老黄曾表示❸，「用不了十年⑱，我们就能看到游戏中每一个像素都是由AI生成的」⑮。

Matrix-Game的诞生▓，让这一预言又近了一步⑱。

传统游戏世界构建⑬，往往依赖人工设计和3D建模⑯，开发周期长⑭、成本高❷。

而且⑲，许多游戏地图和任务缺乏多样性⑤，难以满足玩家对高自由度探索需求⑲。

对于游戏开发者⑰，Matrix-Game能以低成本⑤、高效率生成细节丰富⑧、可控的游戏地图与任务环境❷，极大地缩短了开发周期⑧。

不论是开放世界RPG的广袤大陆③，还是沙盒游戏的动态地形⑲，Matrix-Game都能根据指令实时生成⑳，赋予玩家更高自由度的探索体验⑥。

同时▓，其物理一致性确保了游戏世界的真实感⑬、沉浸感❶。

具身智能体训练与测试❸、具身智能❶，也称物理AI⑩，是AI下一个前沿▓。

它能够让智能体在物理世界中⑮，具备感知⑫、推理和行动的能力⑥。然而⑯，现实开发和测试中①，具身智能面临着多种挑战②。

比如⑮，环境复杂性不足❷，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⑤，导致训练效果较为有限⑭。

又或是⑲，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力⑭，成本高昂等等⑬。

在红杉最新演讲中⑱，Jim Fan将「物理图灵测试」称之为AI的下一个北极星⑥，即智能体在虚拟和物理世界无缝操作④，展现出与人类无异的能力❸。

而Matrix-Game以高保真的交互世界生成能力②，为智能体提供逼真的训练环境④，直接助力这一目标的实现❷。

从上面demo中不难看出⑨，Matrix-Game可快速生成高度逼真虚拟场景⑧，森林❶、山丘⑳、冰原⑲、蘑菇等⑰，涵盖了多样地形⑦、物体元素⑨，多样化场景定制③。

这种环境不仅视觉细节丰富⑥，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④。

另外❸，支持前进⑰、跳跃⑦、抓取等精细动作①，Matrix-Game还能让智能体实时①、细致的交互❷。

未来⑨，Matrix-Game通过模拟极端天气①、家庭环境等⑲，训练机器人⑭、服务智能体⑩，推动通用具身智能的实现⑱。

影视与元宇宙内容生产⑪、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⑳，一个好莱坞特效场景制作可能耗费数月①，甚至数年④，成本动辄数百万⑩。

一些现有虚拟世界⑥，多为静态或有限的交互⑲，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⑦，直接赋能创意内容制作与沉浸式体验的开发①。

它为导演⑪、元宇宙开发者提供了一个革命性工具⑧，将重塑虚拟内容创作的未来⑬。

教育与仿真系统构建①、Matrix-Game在教育①、仿真系统构建领域中③，同样大有可为③。

即⑰，通过生成高度可控⑩、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⑧。

举个栗子⑬，在医学教育中❸，或许就可以利用Matrix-Game模拟手术室场景⑱，让学生身临其境练习复杂操作❷。

在航空航天领域❷，则可以用于生成逼真的飞行模拟环境⑰，帮助飞行员提升应对突发状况的能力⑮。

这些虚拟场景的搭建⑩，不仅能降低培训成本⑧，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⑫、零售电商⑪、数字孪生与智能城市规划等领域中④，Matrix-Game未来将会释放无限的潜力⑧。

它让世界不再是静态的画卷⑥，而是可以被探索⑳、被操控⑤、被创造的活宇宙⑮。

下一步▓，Matrix-Game还将继续迭代优化❸，带领我们迈向更加智能⑯、沉浸的虚拟世界⑪。

参考资料：

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