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新智元报道⑲、【新智元导读】「矩阵」不再是科幻⑨！Matrix-Game震撼来袭⑨，突破边界带来交互式引擎⑤。只需一句话⑥，沙漠森林等任意场景可控生成⑭，动作丝滑操控⑰，360°视角自由切换⑲，沉浸感爆棚⑤。

黑客帝国中的「矩阵」⑰，已照进现实❶。

指尖轻点⑥，一个细节满满⑫、物理规则完美运转的虚拟世界就此诞生②。

这个曾经只在科幻大片出现的场景⑩，如今「空间智能」就帮人类实现了⑪。

继之前刷屏的单张图片生成虚拟世界Matrix Zero之后②，昆仑万维又来搞事情了❷！

这次⑯，他们再度撕裂技术边界⑤，推出Matrix系巅峰之作——Matrix-Game⑮。

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⑱。

在这个空间智能时代⑭，视频生成⑬、3D建模⑧、交互控制的融合之力❷，正彻底颠覆人类与虚拟世界的连接方式⑳。

直通「创世之神」❶、简单来说⑭，Matrix-Game就是通往「创世神」之路的超级加速器②。

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⑧。

Matrix-Game的强大之处在于❸，不仅能在开放世界里「造」出高质量场景❸，还能精准控制里面的细节①。

现在❸，只需要输入一个指令⑩，即可自由探索⑯、操控⑤，甚至创造出细节丰富❶、物理规则合理的虚拟世界⑲。

多场景可控生成⑯、比如沙漠⑩、森林⑭、山丘⑭、冰原⑰、河流等场景⑧，Matrix-Game可一键生成▓。

这种多场景泛化能力⑳，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性⑩，覆盖了不同地形⑱、天气⑭、生物群系的Minecraft场景⑨。

依次是：沙漠❷、海滩⑧、山丘⑱、河流③、森林

它还能支持前进⑭、跳跃③、攻击等细节操作⑤，会根据用户的输入⑭，准确响应①。

不论是敲击键盘⑪，还是鼠标滑动⑱，操作体验非常丝滑⑪，仿佛置身于真实世界①。

依次是：前进①、后退⑱、向左⑲、向右⑩、跳跃⑱、攻击

包括视角移动③，可实现360°无死角生成⑮。

依次是：视角移动向上①、向下❶、向左④、向右

依次是：视角移动左上⑦、左下⑱、右上④、右下

现在▓，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⑧。

不论是前进❶、后退⑳，向左⑨、向右②，Matrix-Game不仅能精准响应⑲，而且周边物理环境生成的稳定性极高⑮。

左右滑动查看⑥、再比如④，跳跃攻击等幅度大的动作⑫，更是对AI空间生成提出了高难度的考验▓。

Matrix-Game模拟了真实物理规律⑳，精准拿捏⑥。

它生成的虚拟世界不仅视觉连贯④、细节逼真⑮，还严格遵守了自然物理规律❷，如重力⑩、碰撞等⑲。

这种高保真表现⑩，显着提升了沉浸感⑥，让用户仿佛「身临其境」⑱。

总而言之④，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成❶，包括基础运动⑯、复合运动▓、视角运动等⑱。

泛化场景生成▓、更令人兴奋的是⑤，Matrix-Game展现出向非Minecraft游戏环境泛化的潜力③，为更广泛的应用奠定了基础⑫。

比如①，生成赛博风格的城市⑫。

还有古建筑风格的场景⑳，都能无限生成③。

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⑧。

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

那么④，它是如何做到的呢⑭？

解密Matrix-Game

三大技术核心⑮、接下来⑥，让我们一一拆解Matrix-Game的三大「秘密武器」⑪。

大规模高质量Matrix-Game-MC数据集

数据是AI模型的「养分」⑥，其质量和丰富度直接决定了模型的成败⑧。

为此⑤，昆仑万维团队自主构建了大规模Matrix-Game-MC数据集⑲，为复杂环境的动态学习和交互模式训练⑭，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」⑧，兼顾了数据规模和质量❷。

无标注预❶、训练数据⑳、从6000小时的MineDojo数据中⑩，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①。

具体来说⑧，经过了 画质与美学过滤⑯； 非游戏内容剔除①； 动态与视角稳定性过滤②。

有标注可控数据⑨、这里⑬，采用了两种策略❷，生成数千小时的精细标注数据⑬。

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⑧，支持可控性学习⑪。

程序化模拟：基于Unreal Engine手动构建清晰⑫、标注精确的交互场景❸，提供位置信息⑯、动作标注⑰、以及环境反馈信号⑬，生成高精度③、无噪声的可控标注数据⑤，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⑥，Matrix-Game打造了一个从图像到世界生成的创新框架②。

只需输入一个指令⑥、鼠标移动⑰，它就能生成连贯⑮、可控的互动视频⑳，兼顾视觉精度②、时序一致性和物理合理性⑳。

整体架构的设计❸，有三大核心亮点：

1. 图像到世界建模⑦、它不依赖语言提示⑬，仅基于视觉信号建模空间几何⑧、物体运动⑪，及物理交互⑳，强调空间智能能力⑱。

输入形式是以单张参考图像为起点⑦，生成交互式视频⑳。

在交互可控生成上⑩，融合了用户动作输入⑤，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❶。

自回归式视频生成⑲、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⑮。

每次⑨，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⑪，确保了时间上的连贯性⑥。

此外⑬，通过随机扰动②、随机删除⑭、分类引导策略⑤，可缓解时序漂移和误差积累⑬，确保了时间连贯性❷。

3. 可控交互设计⑫、对于交互设计⑥，键盘动作是以离散token表达❸，视角移动动作则以连续token表达⑧。

同时⑦，它采用了GameFactory控制模块❷，融入多模态Diffusion Transformer架构⑪，并利用CFG提升对控制信号的鲁棒响应能力⑭。

得益于这一架构④，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⑦，又能精准响应用户指令⑦。

统一评测体系⑦、接下来⑦，如何去全面⑨、科学地评估交互世界生成模型的性能③？

为此⑨，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系❸。

它从视觉质量⑰、时间一致性⑲、交互可控性❶，以及物理规则理解四个关键维度③，来进行量化评估⑰。

视觉质量⑨、：基于人类视觉系统标准⑤，评估每一帧图像清晰度⑰、结构一致性与真实感⑧。

时间一致性⑤、：衡量视频的动态连贯性⑪，包括运动连续性⑧、节奏平滑性与时间稳定性❶。

交互可控性⑫、：测试生成结果是否准确响应用户输入的控制信号⑩，涵盖离散控制和连续控制⑯。

物理规则理解⑪、：验证生成视频是否遵循物理常识与空间一致性⑳。

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

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⑫。

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⑧，树立了统一的标准❶。

刷新SOTA⑮、重塑交互式世界生成标杆⑥、在实验评估中⑲，通过两阶段训练策略⑨，17B参数规模的大模型在空间理解⑬、物理交互建模⑨，以及用户指令响应方面⑧，取得了显着的突破⑪。

在GameWorld Score评测系统中⑬，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MineWorld⑰。

尤其是④，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⑯。

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⑨，生成效果更真实▓、连贯⑫、可信①；

93.76%动作控制偏好⑪，准确响应键盘与鼠标指令⑫；

98.23%视觉质量得分⑩，单帧画面更清晰美观⑦；

89.56%时间一致性得分⑧，动态流畅⑤，无闪烁跳变⑬。

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❷；细粒度视角控制下依然保持高精度响应⑯。

此外①，Matrix-Game在8大典型Minecraft场景中②，也全面领先⑯。

模型展现出卓越的环境适应与泛化能力⑭，可广泛应用于复杂动态的虚拟世界交互任务③。

Matrix-Game用事实证明⑨，它不仅能「看得清」⑰，更能「动得准⑧、控得稳」⑳，是当前最强的交互式世界生成基座模型之一⑦。

多领域革命引擎⑳、解锁交互宇宙❸、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⑮，更是一个跨行业的赋能引擎⑬。

通过融合视频生成④、三维建模与交互控制等核心技术⑲，空间智能不仅支持更加自然⑰、直观▓、沉浸的体验❶，也在具身智能①、影视制作❶、游戏开发等领域展现出巨大潜力②。

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⑨。

虚拟游戏世界快速搭建⑧、老黄曾表示⑨，「用不了十年③，我们就能看到游戏中每一个像素都是由AI生成的」▓。

Matrix-Game的诞生⑨，让这一预言又近了一步⑧。

传统游戏世界构建▓，往往依赖人工设计和3D建模▓，开发周期长❸、成本高❶。

而且⑪，许多游戏地图和任务缺乏多样性⑯，难以满足玩家对高自由度探索需求⑪。

对于游戏开发者⑩，Matrix-Game能以低成本⑱、高效率生成细节丰富⑳、可控的游戏地图与任务环境⑤，极大地缩短了开发周期⑯。

不论是开放世界RPG的广袤大陆⑰，还是沙盒游戏的动态地形⑫，Matrix-Game都能根据指令实时生成⑮，赋予玩家更高自由度的探索体验⑦。

同时⑩，其物理一致性确保了游戏世界的真实感⑬、沉浸感①。

具身智能体训练与测试④、具身智能⑳，也称物理AI⑤，是AI下一个前沿⑯。

它能够让智能体在物理世界中⑤，具备感知❸、推理和行动的能力⑤。然而⑫，现实开发和测试中④，具身智能面临着多种挑战⑫。

比如②，环境复杂性不足⑧，测试场景单一⑤，测试中难以复现现实世界动态性和复杂性⑳，导致训练效果较为有限⑲。

又或是▓，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力⑯，成本高昂等等⑩。

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②，即智能体在虚拟和物理世界无缝操作⑱，展现出与人类无异的能力⑧。

而Matrix-Game以高保真的交互世界生成能力⑬，为智能体提供逼真的训练环境❷，直接助力这一目标的实现⑱。

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④，森林④、山丘⑬、冰原⑤、蘑菇等⑫，涵盖了多样地形⑲、物体元素❷，多样化场景定制⑳。

这种环境不仅视觉细节丰富❷，还严格遵守物理规律⑪，可以为具身智能提供接近真实世界的训练场①。

另外⑰，支持前进❸、跳跃❶、抓取等精细动作▓，Matrix-Game还能让智能体实时❷、细致的交互③。

未来③，Matrix-Game通过模拟极端天气▓、家庭环境等⑤，训练机器人⑨、服务智能体⑳，推动通用具身智能的实现⑤。

影视与元宇宙内容生产⑱、在影视与元宇宙领域⑳，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③，甚至数年⑳，成本动辄数百万⑩。

一些现有虚拟世界⑮，多为静态或有限的交互⑥，难以满足元宇宙用户对自由探索和实时互动的需求⑧。

Matrix-Game能以更高效生产真实合理的动态虚拟空间⑰，直接赋能创意内容制作与沉浸式体验的开发②。

它为导演⑮、元宇宙开发者提供了一个革命性工具⑫，将重塑虚拟内容创作的未来⑬。

教育与仿真系统构建⑤、Matrix-Game在教育⑫、仿真系统构建领域中⑥，同样大有可为▓。

即⑭，通过生成高度可控▓、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⑱。

举个栗子▓，在医学教育中⑮，或许就可以利用Matrix-Game模拟手术室场景⑮，让学生身临其境练习复杂操作▓。

在航空航天领域⑪，则可以用于生成逼真的飞行模拟环境④，帮助飞行员提升应对突发状况的能力⑥。

这些虚拟场景的搭建⑦，不仅能降低培训成本②，还能通过交互反馈提升学习效果❶。

此外⑲，在文化遗产保护▓、零售电商⑲、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③。

它让世界不再是静态的画卷④，而是可以被探索⑫、被操控⑩、被创造的活宇宙⑲。

下一步⑮，Matrix-Game还将继续迭代优化❷，带领我们迈向更加智能④、沉浸的虚拟世界⑱。

参考资料：

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