明敏 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
用AI无限扩展《我的世界》，动动鼠标、键盘即可搞定！
一直前进、砍掉树木，后面别有洞天的世界，都是由用户与环境交互、AI实时生成的。
也就是说，在砍掉树木之前，树后面的内容还是不存在的。
用鼠标切换视角、环顾环境，丝滑生成连贯画面内容。
哪怕是跳跃，画面也非常稳定，且符合自然世界物理规律。
Minecraft中森林、沙滩、沙漠、冰川、河流、平原等场景都可搞定。
支持基础运动（前后左右）、复合运动、视角移动、跳跃、攻击等细节操作。
而且不局限于《我的世界》，类Unreal Engine场景泛化也不在话下。
生成的雨天后的街道，已经非常逼真。
无限逼近画面细节也不崩：
以上，就是交互式世界模型最新的重大更新！
Matrix-Game，面向游戏世界建模，专为开放世界生成高质量内容而来。
它由昆仑万维带来，可以让用户通过简单的键鼠指令，自由探索、创作细节丰富且符合现实世界物理规律的虚拟内容；以极低操作门槛，释放物理真实感与创作自由度的双重潜力。
要知道，传统方法构建类似效果，往往需要手写代码、渲染视觉效果，耗时又耗力。
此前，谷歌推出了完全由AI驱动的实时游戏引擎GameNGEN一夜爆火，它能以每秒20帧模拟经典射击游戏DOOM，被网友直呼“比Sora还震撼”。
Matrix-Game与之类似，是交互式世界模型的更进一步探索。
具体如何实现？一起来看。
自由探索创作虚拟世界
Matrix-Game主要发布了三方面内容：
-
Matrix-Game-MC数据集 -
Matrix-Game主模型 -
GameWorld Score评测体系
Matrix-Game-MC数据集
Matrix-Game-MC数据集是一个自主构建的大规模交互世界数据集。主要包含两类数据：大规模无标签的Minecraft游戏视频和带有键盘与鼠标控制信号的Minecraft与Unreal可控视频数据，具备精细动作标注。
这能让模型同时学习复杂环境动态和交互模式，完成建模。
其中，无标签预训练数据采用三阶段过滤机制：画质与美学过滤→非游戏内容剔除→动态与视角稳定性过滤。
从6000小时的MineDojo数据中过滤出近千小时高质量数据。
有标签数据采用2种混合策略，生成数千小时可控监督数据。
一方面基于探索代理（Exploration Agent），借助VPT agent在MineRL环境中自动探索，生成大规模、高质量的Minecraft视频数据，数据中包含精确的键盘与鼠标控制信号，支持可控性学习。
另一方面进行程序化模拟（Unreal Procedural Simulation），基于Unreal Engine手动构建结构清晰、标签精确的模拟交互场景，提供位置信息、动作标签（离散与连续）、以及环境反馈信号（如方块是否成功破坏），生成高精度、无噪声的可控标注数据，以此完成高保真动作-响应建模。
Matrix-Game主模型
主模型核心框架基于扩散模型。包含图像到世界建模、自回归式视频生成、可控交互设计几个部分。
首先，图像到世界建模（Image-to-World Modeling）以单张图像作为生成交互式视频起点，融入用户动作输入（如键盘、鼠标），通过类似Flux与HunyuanVideo的多模态扩散模型直接生成虚拟游戏世界的视频内容。
过程中不依赖语言提示，仅基于视觉信号建模空间几何、物体运动及其物理交互。
然后通过自回归式视频生成（Autoregressive Diffusion Generation），持续生成高一致性长视频内容。
每次生成以前一视频片段的最后k=5帧作为运动上下文，逐段递进生成，确保时间上的连贯性。
为缓解时序漂移和误差累积，训练中以一定概率针对参考图像与运动上下文引入随机扰动、随机删除以及分类引导（CFG）策略。
训练中采用可控交互设计（Injecting Actions for Controllability），键盘动作以离散token表达，视角移动动作则以连续token表达。
采用GameFactory的控制模块，并融入多模态Diffusion Transformer架构，同时使用CFG技术提升对控制信号的鲁棒响应能力。
GameWorld Score测评体系
为了系统性评估和比较交互式世界生成模型的性能，Matrix-Game提出了一套统一评测框架。
该评测体系首次实现了感知质量+控制能力+物理合理性的全方位衡量。
核心评估维度有四方面：
- 视觉质量
（Visual Quality）：评估每一帧图像的清晰度、结构一致性与真实感。依据人类视觉系统（HVS）标准衡量每一帧图像生成效果。 - 时间一致性
（Temporal Quality）：衡量模型生成视频的动态连贯性，包括运动连续性、节奏平滑性与时间稳定性。 - 交互可控性
（Action Controllability）：评估生成结果是否准确响应用户输入的控制信号，涵盖离散控制（如前进、跳跃）和连续控制（如视角转换）。 - 物理规则理解
（Physical Rule Understanding）：测试生成视频是否遵循物理常识与空间一致性。
8大Minecraft场景中全面领先
结果显示，在GameWorld Score评测系统中，Matrix-Game全面超越现有开源基线模型Decart的Oasis与微软的MineWorld，在视觉质量、时间一致性、动作可控性与物理规则理解四大维度上均取得领先成绩。
在双盲实验中，用户也更倾向于选择Matrix-Game生成的视频，总体偏好率达到96.3%，细分维度上的偏好也都超过89%，尤其是视觉质量上，偏好率达到了98.23%。
在“运动”、“攻击”等动作上，Matrix-Game可实现90%＋准确率，而且在细粒度视角控制下依然保持高精度响应。
在8大典型Minecraft场景中全面领先。
在实际应用方面，Matrix-Game可以在虚拟游戏世界快速搭建、影视与元宇宙内容生产、具身智能体训练和数据生成上发挥作用。
能够更低成本、更高效率生成高保真、物理一致且可交互的虚拟视频内容或虚拟环境。
空间智能正在重塑虚拟世界
随着大模型应用落地趋势开启，在前沿领域，AI正在从2D世界向3D世界渗透。
李飞飞官宣创业World Labs，更是让空间智能成为当下热议方向。
如今，只凭一张图生成以假乱真的3D世界，已经成为现实。
今年2月，昆仑万维推出了Matrix-Zero世界模型，成为中国第一家同时推出3D场景生成、可交互视频生成模型的企业。由此也开启了昆仑万维在世界模型Matrix系列上的探索以及在空间智能领域的深度布局。
国内外，大厂巨头们也纷纷押注3D AIGC，如谷歌DeepMind、腾讯等也一直在该领域进行前沿布局。
为啥都看好空间智能？
一方面是技术演进逻辑使然：从单模态到多模态、从2D到3D，技术总是朝着“更能传递丰富信息”的方向演进。
另一方面在于，现阶段技术也为向3D领域探索做好了一定基础准备，从算法、数据到算力，都展现出了处理3D内容生成的潜力。比如世界模型、3D数字资产生成等……现在可以进行前沿探索了。
再从行业需求来看，影视制作、游戏场景开发、具身智能等领域，都已经浮现出对3D AIGC的需求。近期大火的智能体，也能在虚拟3D世界中进行训练和迭代。
一定程度上，3D AIGC、世界模型可以为人类提供了一种全新的交互体验。
所以也就不难理解李飞飞为何在这一领域创业，硅谷巨头也积极入局，这是对下一代AI、下一个“大模型”的押注。
如此趋势，在国内亦是如此。
更懂AI的人，已经火速奔赴下一个战场抢占先机了。
而这一次，站在最前面的是Matrix-Game及其背后的昆仑万维，它们让世界不再只是被观看，而是被探索、被创造。
Github：https://github.com/SkyworkAI/Matrix-Game
Huggingface model：https://huggingface.co/Skywork/Matrix-Game
Homepage：https://matrix-game-homepage.github.io
技术报告：https://github.com/SkyworkAI/Matrix-Game/blob/main/assets/report.pdf
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（文：量子位）