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赵怜菡 2025-05-14 【足球】 3846 人已围观

新智元报道⑯、【新智元导读】「矩阵」不再是科幻⑦！Matrix-Game震撼来袭⑮，突破边界带来交互式引擎⑭。只需一句话⑯，沙漠森林等任意场景可控生成⑱，动作丝滑操控❸，360°视角自由切换⑲，沉浸感爆棚①。

黑客帝国中的「矩阵」⑱，已照进现实⑫。

指尖轻点⑧，一个细节满满⑩、物理规则完美运转的虚拟世界就此诞生⑫。

这个曾经只在科幻大片出现的场景⑱，如今「空间智能」就帮人类实现了⑤。

继之前刷屏的单张图片生成虚拟世界Matrix Zero之后⑮，昆仑万维又来搞事情了⑤！

这次⑨，他们再度撕裂技术边界⑨，推出Matrix系巅峰之作——Matrix-Game⑥。

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❸，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⑩，视频生成❶、3D建模⑲、交互控制的融合之力⑯，正彻底颠覆人类与虚拟世界的连接方式⑪。

直通「创世之神」❸、简单来说⑬，Matrix-Game就是通往「创世神」之路的超级加速器⑰。

它是Matrix系列在交互世界生成领域的首次惊艳落地⑥，一个专为游戏世界量身打造的交互式世界基础模型③。

Matrix-Game的强大之处在于③，不仅能在开放世界里「造」出高质量场景⑩，还能精准控制里面的细节⑮。

现在⑳，只需要输入一个指令⑦，即可自由探索⑬、操控②，甚至创造出细节丰富⑤、物理规则合理的虚拟世界⑭。

多场景可控生成⑰、比如沙漠⑬、森林⑩、山丘❷、冰原⑪、河流等场景▓，Matrix-Game可一键生成⑳。

这种多场景泛化能力⑨，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性⑭，覆盖了不同地形⑬、天气⑨、生物群系的Minecraft场景③。

依次是：沙漠⑮、海滩⑳、山丘④、河流⑬、森林

它还能支持前进⑭、跳跃⑬、攻击等细节操作▓，会根据用户的输入⑭，准确响应▓。

不论是敲击键盘④，还是鼠标滑动⑱，操作体验非常丝滑❸，仿佛置身于真实世界⑮。

依次是：前进⑨、后退⑱、向左⑪、向右②、跳跃⑭、攻击

包括视角移动⑲，可实现360°无死角生成③。

依次是：视角移动向上②、向下⑫、向左⑯、向右

依次是：视角移动左上❸、左下⑮、右上①、右下

现在⑬，只需把场景和交互控制融合①，便会惊叹Matrix-Game无与伦比的技术实力▓。

不论是前进⑱、后退⑱，向左⑫、向右①，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⑰。

左右滑动查看⑦、再比如❷，跳跃攻击等幅度大的动作⑯，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③，精准拿捏⑤。

它生成的虚拟世界不仅视觉连贯⑪、细节逼真❷，还严格遵守了自然物理规律⑥，如重力⑮、碰撞等❸。

这种高保真表现⑬，显着提升了沉浸感⑮，让用户仿佛「身临其境」⑩。

总而言之❶，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成❶，包括基础运动⑬、复合运动⑳、视角运动等⑯。

泛化场景生成▓、更令人兴奋的是⑨，Matrix-Game展现出向非Minecraft游戏环境泛化的潜力❸，为更广泛的应用奠定了基础③。

比如⑪，生成赛博风格的城市⑪。

还有古建筑风格的场景❷，都能无限生成❶。

由上可见⑪，Matrix-Game这一突破性成果②，直接点燃了虚拟世界的无限可能⑭。

它不仅刷新了交互式世界生成的技术天花板⑧，更为构建通用虚拟世界基座树立了全新标杆❸。

那么❸，它是如何做到的呢⑧？

解密Matrix-Game

三大技术核心⑮、接下来▓，让我们一一拆解Matrix-Game的三大「秘密武器」⑤。

大规模高质量Matrix-Game-MC数据集

数据是AI模型的「养分」②，其质量和丰富度直接决定了模型的成败▓。

为此⑯，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②，提供了坚实的基础⑤。

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」❷，兼顾了数据规模和质量①。

无标注预⑮、训练数据⑤、从6000小时的MineDojo数据中⑤，研究者通过三阶段过滤机制⑫，筛选出近千小时高质量数据⑧。

具体来说⑤，经过了 画质与美学过滤❶； 非游戏内容剔除⑰； 动态与视角稳定性过滤❷。

有标注可控数据⑱、这里⑦，采用了两种策略⑨，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④，生成包含精确键盘与鼠标控制信号的Minecraft视频数据⑲，支持可控性学习④。

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⑱，提供位置信息①、动作标注⑪、以及环境反馈信号⑤，生成高精度❷、无噪声的可控标注数据⑪，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⑨，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▓、鼠标移动⑳，它就能生成连贯①、可控的互动视频❸，兼顾视觉精度⑧、时序一致性和物理合理性⑳。

整体架构的设计③，有三大核心亮点：

1. 图像到世界建模▓、它不依赖语言提示⑪，仅基于视觉信号建模空间几何❶、物体运动③，及物理交互①，强调空间智能能力▓。

输入形式是以单张参考图像为起点⑧，生成交互式视频⑥。

在交互可控生成上⑳，融合了用户动作输入⑩，通过多模态扩散模型⑤，直接生成虚拟游戏世界的视频内容④。

自回归式视频生成⑥、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❸，逐段递进生成⑫，确保了时间上的连贯性⑰。

此外①，通过随机扰动⑥、随机删除⑯、分类引导策略⑱，可缓解时序漂移和误差积累⑨，确保了时间连贯性❸。

3. 可控交互设计⑩、对于交互设计⑫，键盘动作是以离散token表达⑰，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④，融入多模态Diffusion Transformer架构③，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▓，使得Matrix-Game在生成交互世界时④，既能保持视觉上的惊艳效果⑧，又能精准响应用户指令⑭。

统一评测体系⑫、接下来⑭，如何去全面②、科学地评估交互世界生成模型的性能⑲？

为此⑦，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系⑰。

它从视觉质量⑨、时间一致性①、交互可控性⑯，以及物理规则理解四个关键维度⑦，来进行量化评估⑰。

视觉质量⑯、：基于人类视觉系统标准⑲，评估每一帧图像清晰度❶、结构一致性与真实感⑱。

时间一致性⑬、：衡量视频的动态连贯性❶，包括运动连续性❸、节奏平滑性与时间稳定性②。

交互可控性⑪、：测试生成结果是否准确响应用户输入的控制信号③，涵盖离散控制和连续控制⑳。

物理规则理解⑱、：验证生成视频是否遵循物理常识与空间一致性⑩。

这一体系的提出②，填补了行业在交互性⑱、物理一致性等维度的评测空白⑦，为模型的迭代优化提供了科学依据❶。

而且⑦， 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①。

它不仅为Matrix-Game性能提供了全面量化的依据⑧，也为整个交互世界生成领域⑫，树立了统一的标准⑩。

刷新SOTA⑪、重塑交互式世界生成标杆③、在实验评估中⑭，通过两阶段训练策略⑬，17B参数规模的大模型在空间理解▓、物理交互建模⑥，以及用户指令响应方面⑫，取得了显着的突破⑫。

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▓，超越了业内着名开源基线——Decart的Oasis和微软的MineWorld④。

尤其是⑮，新模型在交互可控性和物理一致性等关键指标上⑥，表现尤为突出⑭。

在双盲评实验中⑱，用户更倾向于选择Matrix-Game生成的视频：

96.3%总体偏好率⑮，生成效果更真实③、连贯❶、可信⑰；

93.76%动作控制偏好▓，准确响应键盘与鼠标指令⑭；

98.23%视觉质量得分❷，单帧画面更清晰美观⑫；

89.56%时间一致性得分⑧，动态流畅⑤，无闪烁跳变②。

在控制性能上⑳，Matrix-Game可实现「运动」「攻击」等动作高达90%+准确率①；细粒度视角控制下依然保持高精度响应⑲。

此外③，Matrix-Game在8大典型Minecraft场景中⑰，也全面领先⑱。

模型展现出卓越的环境适应与泛化能力⑨，可广泛应用于复杂动态的虚拟世界交互任务⑩。

Matrix-Game用事实证明⑪，它不仅能「看得清」⑲，更能「动得准⑱、控得稳」⑦，是当前最强的交互式世界生成基座模型之一⑨。

多领域革命引擎⑫、解锁交互宇宙⑧、作为空间智能领域的先锋之作④，Matrix-Game不仅是一个技术突破⑦，更是一个跨行业的赋能引擎⑥。

通过融合视频生成⑮、三维建模与交互控制等核心技术⑤，空间智能不仅支持更加自然❷、直观⑦、沉浸的体验⑭，也在具身智能▓、影视制作⑧、游戏开发等领域展现出巨大潜力④。

Matrix-Game强大的交互式生成能力①，未来将在多个领域掀起深远的变革❸。

虚拟游戏世界快速搭建⑮、老黄曾表示①，「用不了十年⑧，我们就能看到游戏中每一个像素都是由AI生成的」⑤。

Matrix-Game的诞生⑤，让这一预言又近了一步①。

传统游戏世界构建⑱，往往依赖人工设计和3D建模⑭，开发周期长❷、成本高⑩。

而且▓，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⑥，Matrix-Game能以低成本⑩、高效率生成细节丰富⑰、可控的游戏地图与任务环境❸，极大地缩短了开发周期⑮。

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⑲，Matrix-Game都能根据指令实时生成⑥，赋予玩家更高自由度的探索体验⑬。

同时⑱，其物理一致性确保了游戏世界的真实感⑪、沉浸感⑧。

具身智能体训练与测试⑥、具身智能⑩，也称物理AI❶，是AI下一个前沿⑭。

它能够让智能体在物理世界中⑪，具备感知❶、推理和行动的能力⑧。然而④，现实开发和测试中①，具身智能面临着多种挑战⑩。

比如❸，环境复杂性不足⑫，测试场景单一⑨，测试中难以复现现实世界动态性和复杂性⑫，导致训练效果较为有限⑱。

又或是▓，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力❶，成本高昂等等⑦。

在红杉最新演讲中▓，Jim Fan将「物理图灵测试」称之为AI的下一个北极星⑨，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⑱，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①。

从上面demo中不难看出⑯，Matrix-Game可快速生成高度逼真虚拟场景③，森林⑭、山丘⑤、冰原❶、蘑菇等⑨，涵盖了多样地形④、物体元素③，多样化场景定制①。

这种环境不仅视觉细节丰富⑧，还严格遵守物理规律❷，可以为具身智能提供接近真实世界的训练场⑨。

另外⑧，支持前进⑯、跳跃③、抓取等精细动作⑬，Matrix-Game还能让智能体实时⑭、细致的交互③。

未来②，Matrix-Game通过模拟极端天气①、家庭环境等⑨，训练机器人①、服务智能体①，推动通用具身智能的实现▓。

影视与元宇宙内容生产⑪、在影视与元宇宙领域④，虚拟场景往往依赖3D建模和特效团队❸，一个好莱坞特效场景制作可能耗费数月▓，甚至数年③，成本动辄数百万❸。

一些现有虚拟世界⑨，多为静态或有限的交互⑬，难以满足元宇宙用户对自由探索和实时互动的需求⑰。

Matrix-Game能以更高效生产真实合理的动态虚拟空间⑲，直接赋能创意内容制作与沉浸式体验的开发⑨。

它为导演④、元宇宙开发者提供了一个革命性工具⑳，将重塑虚拟内容创作的未来⑱。

教育与仿真系统构建⑱、Matrix-Game在教育⑰、仿真系统构建领域中▓，同样大有可为⑱。

即⑪，通过生成高度可控⑪、交互丰富的虚拟学习环境❸，为学生和专业人士提供一个沉浸式训练平台❷。

举个栗子⑮，在医学教育中⑤，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⑥。

在航空航天领域⑳，则可以用于生成逼真的飞行模拟环境❸，帮助飞行员提升应对突发状况的能力⑯。

这些虚拟场景的搭建④，不仅能降低培训成本⑲，还能通过交互反馈提升学习效果⑫。

此外⑥，在文化遗产保护⑬、零售电商⑪、数字孪生与智能城市规划等领域中②，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⑳，而是可以被探索⑮、被操控⑲、被创造的活宇宙⑪。

下一步④，Matrix-Game还将继续迭代优化⑰，带领我们迈向更加智能②、沉浸的虚拟世界④。

参考资料：

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