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新智元报道⑱、【新智元导读】「矩阵」不再是科幻⑧！Matrix-Game震撼来袭❶，突破边界带来交互式引擎⑩。只需一句话❶，沙漠森林等任意场景可控生成⑧，动作丝滑操控④，360°视角自由切换⑨，沉浸感爆棚⑤。

黑客帝国中的「矩阵」⑤，已照进现实▓。

指尖轻点⑳，一个细节满满⑧、物理规则完美运转的虚拟世界就此诞生❷。

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❸。

继之前刷屏的单张图片生成虚拟世界Matrix Zero之后④，昆仑万维又来搞事情了⑰！

这次②，他们再度撕裂技术边界⑥，推出Matrix系巅峰之作——Matrix-Game⑦。

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⑳，更让你成为世界主宰的交互式创世引擎⑮。

在这个空间智能时代❶，视频生成⑬、3D建模③、交互控制的融合之力⑥，正彻底颠覆人类与虚拟世界的连接方式⑯。

直通「创世之神」③、简单来说⑥，Matrix-Game就是通往「创世神」之路的超级加速器⑯。

它是Matrix系列在交互世界生成领域的首次惊艳落地⑩，一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⑩，不仅能在开放世界里「造」出高质量场景❶，还能精准控制里面的细节⑯。

现在▓，只需要输入一个指令②，即可自由探索①、操控⑯，甚至创造出细节丰富①、物理规则合理的虚拟世界❶。

多场景可控生成❸、比如沙漠⑯、森林⑲、山丘▓、冰原⑮、河流等场景①，Matrix-Game可一键生成⑯。

这种多场景泛化能力⑨，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性⑱，覆盖了不同地形②、天气⑳、生物群系的Minecraft场景⑲。

依次是：沙漠⑥、海滩⑰、山丘▓、河流❷、森林

它还能支持前进⑪、跳跃⑬、攻击等细节操作⑲，会根据用户的输入⑳，准确响应❷。

不论是敲击键盘②，还是鼠标滑动⑪，操作体验非常丝滑⑬，仿佛置身于真实世界⑨。

依次是：前进❶、后退⑰、向左⑰、向右⑭、跳跃①、攻击

包括视角移动⑥，可实现360°无死角生成❷。

依次是：视角移动向上⑦、向下⑭、向左⑮、向右

依次是：视角移动左上▓、左下❶、右上⑰、右下

现在③，只需把场景和交互控制融合④，便会惊叹Matrix-Game无与伦比的技术实力⑤。

不论是前进⑲、后退⑳，向左④、向右③，Matrix-Game不仅能精准响应④，而且周边物理环境生成的稳定性极高⑨。

左右滑动查看⑱、再比如⑤，跳跃攻击等幅度大的动作⑰，更是对AI空间生成提出了高难度的考验⑱。

Matrix-Game模拟了真实物理规律④，精准拿捏⑮。

它生成的虚拟世界不仅视觉连贯⑥、细节逼真⑳，还严格遵守了自然物理规律⑲，如重力④、碰撞等⑩。

这种高保真表现①，显着提升了沉浸感▓，让用户仿佛「身临其境」❷。

总而言之⑭，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成①，包括基础运动⑰、复合运动①、视角运动等⑮。

泛化场景生成⑥、更令人兴奋的是⑭，Matrix-Game展现出向非Minecraft游戏环境泛化的潜力⑬，为更广泛的应用奠定了基础⑱。

比如❶，生成赛博风格的城市②。

还有古建筑风格的场景❷，都能无限生成❶。

由上可见⑤，Matrix-Game这一突破性成果❸，直接点燃了虚拟世界的无限可能⑮。

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③。

那么⑳，它是如何做到的呢⑳？

解密Matrix-Game

三大技术核心④、接下来⑰，让我们一一拆解Matrix-Game的三大「秘密武器」▓。

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⑮。

为此⑮，昆仑万维团队自主构建了大规模Matrix-Game-MC数据集②，为复杂环境的动态学习和交互模式训练⑮，提供了坚实的基础▓。

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」⑯，兼顾了数据规模和质量⑥。

无标注预⑩、训练数据⑳、从6000小时的MineDojo数据中❷，研究者通过三阶段过滤机制③，筛选出近千小时高质量数据⑮。

具体来说⑱，经过了 画质与美学过滤▓； 非游戏内容剔除⑨； 动态与视角稳定性过滤⑲。

有标注可控数据⑬、这里❶，采用了两种策略❸，生成数千小时的精细标注数据❸。

探索智能体：利用VPT agent在 MineRL环境中进行自动探索❸，生成包含精确键盘与鼠标控制信号的Minecraft视频数据⑨，支持可控性学习①。

程序化模拟：基于Unreal Engine手动构建清晰⑯、标注精确的交互场景⑰，提供位置信息❷、动作标注⑭、以及环境反馈信号⑩，生成高精度⑲、无噪声的可控标注数据⑮，助力高保真动作-响应建模❷。

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▓，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⑧、鼠标移动⑦，它就能生成连贯⑲、可控的互动视频⑭，兼顾视觉精度⑨、时序一致性和物理合理性⑮。

整体架构的设计⑮，有三大核心亮点：

1. 图像到世界建模⑧、它不依赖语言提示⑪，仅基于视觉信号建模空间几何❸、物体运动⑮，及物理交互②，强调空间智能能力⑳。

输入形式是以单张参考图像为起点❷，生成交互式视频③。

在交互可控生成上⑭，融合了用户动作输入⑥，通过多模态扩散模型⑩，直接生成虚拟游戏世界的视频内容⑪。

自回归式视频生成▓、Matrix-Game支持自回归方式scaling生成长度⑨，可持续生成高一致性长视频内容⑤。

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

此外⑳，通过随机扰动❶、随机删除①、分类引导策略⑨，可缓解时序漂移和误差积累⑥，确保了时间连贯性❸。

3. 可控交互设计①、对于交互设计⑦，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④。

同时▓，它采用了GameFactory控制模块④，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⑳。

得益于这一架构⑳，使得Matrix-Game在生成交互世界时⑮，既能保持视觉上的惊艳效果❷，又能精准响应用户指令①。

统一评测体系⑨、接下来⑱，如何去全面⑭、科学地评估交互世界生成模型的性能③？

为此⑭，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系❷。

它从视觉质量⑨、时间一致性⑲、交互可控性⑯，以及物理规则理解四个关键维度⑧，来进行量化评估②。

视觉质量⑭、：基于人类视觉系统标准▓，评估每一帧图像清晰度①、结构一致性与真实感⑥。

时间一致性⑧、：衡量视频的动态连贯性③，包括运动连续性❸、节奏平滑性与时间稳定性⑫。

交互可控性▓、：测试生成结果是否准确响应用户输入的控制信号⑧，涵盖离散控制和连续控制④。

物理规则理解⑧、：验证生成视频是否遵循物理常识与空间一致性⑱。

这一体系的提出⑫，填补了行业在交互性⑪、物理一致性等维度的评测空白⑭，为模型的迭代优化提供了科学依据❷。

而且❷， 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⑯，也为整个交互世界生成领域⑪，树立了统一的标准❸。

刷新SOTA⑬、重塑交互式世界生成标杆⑭、在实验评估中⑰，通过两阶段训练策略⑨，17B参数规模的大模型在空间理解⑭、物理交互建模⑮，以及用户指令响应方面⑤，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❸，超越了业内着名开源基线——Decart的Oasis和微软的MineWorld⑳。

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③，表现尤为突出⑫。

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⑲，生成效果更真实③、连贯⑧、可信⑨；

93.76%动作控制偏好②，准确响应键盘与鼠标指令⑩；

98.23%视觉质量得分⑦，单帧画面更清晰美观⑮；

89.56%时间一致性得分①，动态流畅⑥，无闪烁跳变⑳。

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❶。

此外⑰，Matrix-Game在8大典型Minecraft场景中⑳，也全面领先⑧。

模型展现出卓越的环境适应与泛化能力⑮，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⑦，它不仅能「看得清」▓，更能「动得准⑲、控得稳」▓，是当前最强的交互式世界生成基座模型之一⑫。

多领域革命引擎▓、解锁交互宇宙▓、作为空间智能领域的先锋之作⑪，Matrix-Game不仅是一个技术突破⑱，更是一个跨行业的赋能引擎⑲。

通过融合视频生成⑩、三维建模与交互控制等核心技术①，空间智能不仅支持更加自然❶、直观⑥、沉浸的体验⑳，也在具身智能⑯、影视制作③、游戏开发等领域展现出巨大潜力⑧。

Matrix-Game强大的交互式生成能力③，未来将在多个领域掀起深远的变革③。

虚拟游戏世界快速搭建⑮、老黄曾表示❸，「用不了十年⑦，我们就能看到游戏中每一个像素都是由AI生成的」⑲。

Matrix-Game的诞生②，让这一预言又近了一步①。

传统游戏世界构建⑰，往往依赖人工设计和3D建模④，开发周期长⑩、成本高❷。

而且❸，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⑰。

对于游戏开发者⑭，Matrix-Game能以低成本⑪、高效率生成细节丰富⑲、可控的游戏地图与任务环境⑦，极大地缩短了开发周期⑱。

不论是开放世界RPG的广袤大陆⑳，还是沙盒游戏的动态地形❸，Matrix-Game都能根据指令实时生成❷，赋予玩家更高自由度的探索体验⑱。

同时⑭，其物理一致性确保了游戏世界的真实感⑰、沉浸感⑫。

具身智能体训练与测试⑧、具身智能⑳，也称物理AI⑳，是AI下一个前沿⑥。

它能够让智能体在物理世界中⑳，具备感知⑰、推理和行动的能力⑳。然而④，现实开发和测试中⑥，具身智能面临着多种挑战⑩。

比如②，环境复杂性不足❶，测试场景单一❷，测试中难以复现现实世界动态性和复杂性▓，导致训练效果较为有限③。

又或是⑩，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力⑥，成本高昂等等⑧。

在红杉最新演讲中❸，Jim Fan将「物理图灵测试」称之为AI的下一个北极星①，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⑭。

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⑨，直接助力这一目标的实现⑮。

从上面demo中不难看出❸，Matrix-Game可快速生成高度逼真虚拟场景⑬，森林①、山丘⑪、冰原⑮、蘑菇等⑲，涵盖了多样地形⑳、物体元素❷，多样化场景定制②。

这种环境不仅视觉细节丰富⑤，还严格遵守物理规律①，可以为具身智能提供接近真实世界的训练场⑳。

另外③，支持前进④、跳跃❶、抓取等精细动作⑪，Matrix-Game还能让智能体实时❷、细致的交互⑥。

未来❷，Matrix-Game通过模拟极端天气⑧、家庭环境等❶，训练机器人❶、服务智能体⑮，推动通用具身智能的实现❶。

影视与元宇宙内容生产⑥、在影视与元宇宙领域❶，虚拟场景往往依赖3D建模和特效团队④，一个好莱坞特效场景制作可能耗费数月❷，甚至数年⑤，成本动辄数百万❸。

一些现有虚拟世界③，多为静态或有限的交互❷，难以满足元宇宙用户对自由探索和实时互动的需求④。

Matrix-Game能以更高效生产真实合理的动态虚拟空间⑤，直接赋能创意内容制作与沉浸式体验的开发⑦。

它为导演⑳、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⑥。

教育与仿真系统构建⑪、Matrix-Game在教育④、仿真系统构建领域中⑮，同样大有可为⑮。

即①，通过生成高度可控④、交互丰富的虚拟学习环境▓，为学生和专业人士提供一个沉浸式训练平台④。

举个栗子⑥，在医学教育中④，或许就可以利用Matrix-Game模拟手术室场景⑫，让学生身临其境练习复杂操作⑦。

在航空航天领域⑪，则可以用于生成逼真的飞行模拟环境⑬，帮助飞行员提升应对突发状况的能力⑭。

这些虚拟场景的搭建⑤，不仅能降低培训成本②，还能通过交互反馈提升学习效果❷。

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

它让世界不再是静态的画卷⑧，而是可以被探索④、被操控⑦、被创造的活宇宙②。

下一步⑳，Matrix-Game还将继续迭代优化⑤，带领我们迈向更加智能⑨、沉浸的虚拟世界②。

参考资料：

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