超级电玩城bug

新智元报道⑩、【新智元导读】「矩阵」不再是科幻⑯！Matrix-Game震撼来袭❷，突破边界带来交互式引擎⑨。只需一句话③，沙漠森林等任意场景可控生成⑯，动作丝滑操控⑤，360°视角自由切换⑫，沉浸感爆棚⑪。

黑客帝国中的「矩阵」⑭，已照进现实⑱。

指尖轻点❷，一个细节满满⑩、物理规则完美运转的虚拟世界就此诞生④。

这个曾经只在科幻大片出现的场景⑳，如今「空间智能」就帮人类实现了⑰。

继之前刷屏的单张图片生成虚拟世界Matrix Zero之后⑨，昆仑万维又来搞事情了⑫！

这次⑳，他们再度撕裂技术边界⑬，推出Matrix系巅峰之作——Matrix-Game⑫。

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⑱，更让你成为世界主宰的交互式创世引擎⑰。

在这个空间智能时代▓，视频生成▓、3D建模❶、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❸。

直通「创世之神」⑪、简单来说❶，Matrix-Game就是通往「创世神」之路的超级加速器⑳。

它是Matrix系列在交互世界生成领域的首次惊艳落地▓，一个专为游戏世界量身打造的交互式世界基础模型⑪。

Matrix-Game的强大之处在于⑥，不仅能在开放世界里「造」出高质量场景⑬，还能精准控制里面的细节⑳。

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

多场景可控生成④、比如沙漠④、森林⑲、山丘⑤、冰原⑯、河流等场景⑫，Matrix-Game可一键生成③。

这种多场景泛化能力⑭，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性③，覆盖了不同地形⑤、天气④、生物群系的Minecraft场景▓。

依次是：沙漠▓、海滩⑧、山丘❷、河流⑮、森林

它还能支持前进⑰、跳跃❶、攻击等细节操作⑧，会根据用户的输入❷，准确响应⑲。

不论是敲击键盘⑯，还是鼠标滑动⑯，操作体验非常丝滑⑬，仿佛置身于真实世界⑰。

依次是：前进❶、后退⑧、向左⑧、向右⑬、跳跃❶、攻击

包括视角移动❷，可实现360°无死角生成⑤。

依次是：视角移动向上⑩、向下⑫、向左❶、向右

依次是：视角移动左上②、左下①、右上⑲、右下

现在❸，只需把场景和交互控制融合⑯，便会惊叹Matrix-Game无与伦比的技术实力⑩。

不论是前进⑦、后退▓，向左③、向右⑯，Matrix-Game不仅能精准响应⑮，而且周边物理环境生成的稳定性极高❷。

左右滑动查看⑧、再比如⑱，跳跃攻击等幅度大的动作▓，更是对AI空间生成提出了高难度的考验⑪。

Matrix-Game模拟了真实物理规律⑦，精准拿捏⑮。

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④，如重力⑧、碰撞等⑥。

这种高保真表现⑥，显着提升了沉浸感❶，让用户仿佛「身临其境」❸。

总而言之⑫，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成⑧，包括基础运动❷、复合运动⑫、视角运动等⑫。

泛化场景生成⑩、更令人兴奋的是⑪，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③。

比如⑬，生成赛博风格的城市⑩。

还有古建筑风格的场景⑳，都能无限生成⑰。

由上可见①，Matrix-Game这一突破性成果④，直接点燃了虚拟世界的无限可能⑪。

它不仅刷新了交互式世界生成的技术天花板④，更为构建通用虚拟世界基座树立了全新标杆⑫。

那么⑮，它是如何做到的呢⑥？

解密Matrix-Game

三大技术核心⑨、接下来⑬，让我们一一拆解Matrix-Game的三大「秘密武器」⑳。

大规模高质量Matrix-Game-MC数据集

数据是AI模型的「养分」①，其质量和丰富度直接决定了模型的成败④。

为此⑳，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❶，提供了坚实的基础⑯。

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▓。

无标注预❶、训练数据⑫、从6000小时的MineDojo数据中⑮，研究者通过三阶段过滤机制⑦，筛选出近千小时高质量数据⑨。

具体来说❶，经过了 画质与美学过滤▓； 非游戏内容剔除⑧； 动态与视角稳定性过滤③。

有标注可控数据⑥、这里⑦，采用了两种策略⑰，生成数千小时的精细标注数据⑧。

探索智能体：利用VPT agent在 MineRL环境中进行自动探索③，生成包含精确键盘与鼠标控制信号的Minecraft视频数据▓，支持可控性学习⑦。

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①，提供位置信息▓、动作标注⑭、以及环境反馈信号①，生成高精度⑥、无噪声的可控标注数据⑯，助力高保真动作-响应建模①。

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④，Matrix-Game打造了一个从图像到世界生成的创新框架⑥。

只需输入一个指令⑥、鼠标移动②，它就能生成连贯⑳、可控的互动视频④，兼顾视觉精度④、时序一致性和物理合理性④。

整体架构的设计⑲，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⑨、物体运动❸，及物理交互⑯，强调空间智能能力⑨。

输入形式是以单张参考图像为起点⑥，生成交互式视频⑭。

在交互可控生成上❸，融合了用户动作输入⑨，通过多模态扩散模型②，直接生成虚拟游戏世界的视频内容⑫。

自回归式视频生成⑧、Matrix-Game支持自回归方式scaling生成长度⑬，可持续生成高一致性长视频内容❶。

每次❶，它会以前一视频最后k=5帧作为运动上下文⑫，逐段递进生成②，确保了时间上的连贯性⑰。

此外⑤，通过随机扰动▓、随机删除⑥、分类引导策略⑫，可缓解时序漂移和误差积累⑮，确保了时间连贯性⑰。

3. 可控交互设计⑰、对于交互设计⑦，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❷。

同时⑩，它采用了GameFactory控制模块⑳，融入多模态Diffusion Transformer架构⑭，并利用CFG提升对控制信号的鲁棒响应能力④。

得益于这一架构⑯，使得Matrix-Game在生成交互世界时⑤，既能保持视觉上的惊艳效果⑲，又能精准响应用户指令⑨。

统一评测体系⑭、接下来⑤，如何去全面④、科学地评估交互世界生成模型的性能❶？

为此⑫，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系⑦。

它从视觉质量③、时间一致性③、交互可控性⑬，以及物理规则理解四个关键维度⑲，来进行量化评估⑫。

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

时间一致性⑫、：衡量视频的动态连贯性⑱，包括运动连续性⑩、节奏平滑性与时间稳定性③。

交互可控性⑧、：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⑮。

物理规则理解⑮、：验证生成视频是否遵循物理常识与空间一致性⑯。

这一体系的提出⑥，填补了行业在交互性⑲、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▓。

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⑲。

它不仅为Matrix-Game性能提供了全面量化的依据⑤，也为整个交互世界生成领域⑮，树立了统一的标准⑤。

刷新SOTA①、重塑交互式世界生成标杆⑳、在实验评估中⑦，通过两阶段训练策略⑩，17B参数规模的大模型在空间理解⑨、物理交互建模②，以及用户指令响应方面⑪，取得了显着的突破①。

在GameWorld Score评测系统中⑥，Matrix-Game在以上四大评测维度中全面领先❸，超越了业内着名开源基线——Decart的Oasis和微软的MineWorld③。

尤其是⑫，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⑤。

在双盲评实验中❸，用户更倾向于选择Matrix-Game生成的视频：

96.3%总体偏好率④，生成效果更真实⑳、连贯❷、可信⑳；

93.76%动作控制偏好⑫，准确响应键盘与鼠标指令⑧；

98.23%视觉质量得分⑧，单帧画面更清晰美观⑪；

89.56%时间一致性得分❶，动态流畅⑯，无闪烁跳变⑦。

在控制性能上⑱，Matrix-Game可实现「运动」「攻击」等动作高达90%+准确率❶；细粒度视角控制下依然保持高精度响应⑪。

此外⑭，Matrix-Game在8大典型Minecraft场景中②，也全面领先⑤。

模型展现出卓越的环境适应与泛化能力❷，可广泛应用于复杂动态的虚拟世界交互任务⑬。

Matrix-Game用事实证明⑱，它不仅能「看得清」▓，更能「动得准⑭、控得稳」④，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❶、解锁交互宇宙⑮、作为空间智能领域的先锋之作⑫，Matrix-Game不仅是一个技术突破⑫，更是一个跨行业的赋能引擎①。

通过融合视频生成③、三维建模与交互控制等核心技术②，空间智能不仅支持更加自然⑫、直观②、沉浸的体验⑭，也在具身智能⑭、影视制作⑯、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⑲，未来将在多个领域掀起深远的变革⑲。

虚拟游戏世界快速搭建⑲、老黄曾表示⑨，「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」⑯。

Matrix-Game的诞生⑭，让这一预言又近了一步⑫。

传统游戏世界构建⑭，往往依赖人工设计和3D建模▓，开发周期长①、成本高⑦。

而且⑨，许多游戏地图和任务缺乏多样性⑩，难以满足玩家对高自由度探索需求⑦。

对于游戏开发者❸，Matrix-Game能以低成本⑬、高效率生成细节丰富③、可控的游戏地图与任务环境❶，极大地缩短了开发周期⑦。

不论是开放世界RPG的广袤大陆②，还是沙盒游戏的动态地形⑧，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⑦。

同时❸，其物理一致性确保了游戏世界的真实感①、沉浸感❷。

具身智能体训练与测试⑪、具身智能⑰，也称物理AI❷，是AI下一个前沿❷。

它能够让智能体在物理世界中⑦，具备感知▓、推理和行动的能力⑥。然而⑰，现实开发和测试中⑥，具身智能面临着多种挑战⑦。

比如②，环境复杂性不足⑰，测试场景单一⑪，测试中难以复现现实世界动态性和复杂性②，导致训练效果较为有限⑦。

又或是⑰，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力⑫，成本高昂等等❶。

在红杉最新演讲中⑨，Jim Fan将「物理图灵测试」称之为AI的下一个北极星⑯，即智能体在虚拟和物理世界无缝操作③，展现出与人类无异的能力⑨。

而Matrix-Game以高保真的交互世界生成能力⑰，为智能体提供逼真的训练环境⑭，直接助力这一目标的实现①。

从上面demo中不难看出⑰，Matrix-Game可快速生成高度逼真虚拟场景③，森林⑭、山丘⑯、冰原⑨、蘑菇等❶，涵盖了多样地形⑫、物体元素❶，多样化场景定制❷。

这种环境不仅视觉细节丰富⑤，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⑮。

另外⑰，支持前进⑧、跳跃⑯、抓取等精细动作⑰，Matrix-Game还能让智能体实时⑧、细致的交互⑪。

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

影视与元宇宙内容生产③、在影视与元宇宙领域❷，虚拟场景往往依赖3D建模和特效团队⑧，一个好莱坞特效场景制作可能耗费数月②，甚至数年⑮，成本动辄数百万⑲。

一些现有虚拟世界⑬，多为静态或有限的交互⑦，难以满足元宇宙用户对自由探索和实时互动的需求⑥。

Matrix-Game能以更高效生产真实合理的动态虚拟空间⑬，直接赋能创意内容制作与沉浸式体验的开发⑭。

它为导演⑧、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⑨。

教育与仿真系统构建⑥、Matrix-Game在教育⑲、仿真系统构建领域中❸，同样大有可为⑤。

即②，通过生成高度可控❷、交互丰富的虚拟学习环境⑧，为学生和专业人士提供一个沉浸式训练平台⑥。

举个栗子⑲，在医学教育中❶，或许就可以利用Matrix-Game模拟手术室场景⑨，让学生身临其境练习复杂操作⑪。

在航空航天领域⑨，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⑨。

这些虚拟场景的搭建⑨，不仅能降低培训成本⑬，还能通过交互反馈提升学习效果⑱。

此外❸，在文化遗产保护⑭、零售电商⑩、数字孪生与智能城市规划等领域中⑪，Matrix-Game未来将会释放无限的潜力▓。

它让世界不再是静态的画卷③，而是可以被探索⑧、被操控❶、被创造的活宇宙①。

下一步⑤，Matrix-Game还将继续迭代优化⑱，带领我们迈向更加智能⑱、沉浸的虚拟世界⑬。

参考资料：

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