新智元报道
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【新智元导读】「矩阵」不再是科幻！Matrix-Game震撼来袭，突破边界带来交互式引擎。只需一句话，沙漠森林等任意场景可控生成，动作丝滑操控，360°视角自由切换，沉浸感爆棚。
黑客帝国中的「矩阵」，已照进现实。
指尖轻点，一个细节满满、物理规则完美运转的虚拟世界就此诞生。
这个曾经只在科幻大片出现的场景，如今「空间智能」就帮人类实现了。
继之前刷屏的单张图片生成虚拟世界Matrix Zero之后，昆仑万维又来搞事情了！
这次，他们再度撕裂技术边界，推出Matrix系巅峰之作——Matrix-Game。
GitHub：https://github.com/SkyworkAI/Matrix-Game
Hugging Face：https://huggingface.co/Skywork/Matrix-Game
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，更让你成为世界主宰的交互式创世引擎。
在这个空间智能时代，视频生成、3D建模、交互控制的融合之力，正彻底颠覆人类与虚拟世界的连接方式。
简单来说，Matrix-Game就是通往「创世神」之路的超级加速器。
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。
Matrix-Game的强大之处在于，不仅能在开放世界里「造」出高质量场景，还能精准控制里面的细节。
现在，只需要输入一个指令，即可自由探索、操控，甚至创造出细节丰富、物理规则合理的虚拟世界。
比如沙漠、森林、山丘、冰原、河流等场景，Matrix-Game可一键生成。
这种多场景泛化能力，让Matrix-Game具备了强大的环境适用性，覆盖了不同地形、天气、生物群系的Minecraft场景。
依次是：沙漠、海滩、山丘、河流、森林（左右滑动查看）
它还能支持前进、跳跃、攻击等细节操作，会根据用户的输入，准确响应。
不论是敲击键盘，还是鼠标滑动，操作体验非常丝滑，仿佛置身于真实世界。
依次是：前进、后退、向左、向右、跳跃、攻击（左右滑动查看）
包括视角移动，可实现360°无死角生成。
依次是：视角移动向上、向下、向左、向右（左右滑动查看）
依次是：视角移动左上、左下、右上、右下（左右滑动查看）
现在，只需把场景和交互控制融合，便会惊叹Matrix-Game无与伦比的技术实力。
不论是前进、后退，向左、向右，Matrix-Game不仅能精准响应，而且周边物理环境生成的稳定性极高。
左右滑动查看
再比如，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。
Matrix-Game模拟了真实物理规律，精准拿捏。
它生成的虚拟世界不仅视觉连贯、细节逼真，还严格遵守了自然物理规律，如重力、碰撞等。
这种高保真表现，显著提升了沉浸感，让用户仿佛「身临其境」。
总而言之，Matrix-Game能在不同Minecraft场景下做到可控生成，包括基础运动、复合运动、视角运动等。
更令人兴奋的是，Matrix-Game展现出向非Minecraft游戏环境泛化的潜力，为更广泛的应用奠定了基础。
比如，生成赛博风格的城市。
左右滑动查看
还有古建筑风格的场景，都能无限生成。
由上可见，Matrix-Game这一突破性成果，直接点燃了虚拟世界的无限可能。
它不仅刷新了交互式世界生成的技术天花板，更为构建通用虚拟世界基座树立了全新标杆。
那么，它是如何做到的呢？
接下来，让我们一一拆解Matrix-Game的三大「秘密武器」。
数据是AI模型的「养分」，其质量和丰富度直接决定了模型的成败。
为此，昆仑万维团队自主构建了大规模Matrix-Game-MC数据集，为复杂环境的动态学习和交互模式训练，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」，兼顾了数据规模和质量。
无标注预训练数据
从6000小时的MineDojo数据中，研究者通过三阶段过滤机制，筛选出近千小时高质量数据。
具体来说，经过了(1) 画质与美学过滤；(2) 非游戏内容剔除；(3) 动态与视角稳定性过滤。
有标注可控数据
这里，采用了两种策略，生成数千小时的精细标注数据。
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探索智能体（Exploration Agent）：利用VPT agent在 MineRL环境中进行自动探索，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。
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程序化模拟（Unreal Procedural Simulation）：基于Unreal Engine手动构建清晰、标注精确的交互场景，提供位置信息、动作标注（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，助力高保真动作-响应建模。
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。
只需输入一个指令、鼠标移动，它就能生成连贯、可控的互动视频，兼顾视觉精度、时序一致性和物理合理性。
整体架构的设计，有三大核心亮点：
1. 图像到世界建模（Image-to-World Modeling）
它不依赖语言提示，仅基于视觉信号建模空间几何、物体运动，及物理交互，强调空间智能能力。
输入形式是以单张参考图像为起点，生成交互式视频。
在交互可控生成上，融合了用户动作输入（如键盘、鼠标），通过多模态扩散模型，直接生成虚拟游戏世界的视频内容。
2. 自回归式视频生成（Autoregressive Diffusion Generation）
Matrix-Game支持自回归方式scaling生成长度，可持续生成高一致性长视频内容。
每次，它会以前一视频最后k=5帧作为运动上下文，逐段递进生成，确保了时间上的连贯性。
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此外，通过随机扰动、随机删除、分类引导（CFG）策略，可缓解时序漂移和误差积累，确保了时间连贯性。
3. 可控交互设计（Injecting Actions for Controllability）
对于交互设计，键盘动作（如上下左右跳跃攻击）是以离散token表达，视角移动动作（如鼠标pitch角度）则以连续token表达。
同时，它采用了GameFactory控制模块，融入多模态Diffusion Transformer架构，并利用CFG提升对控制信号的鲁棒响应能力。
得益于这一架构，使得Matrix-Game在生成交互世界时，既能保持视觉上的惊艳效果，又能精准响应用户指令。
接下来，如何去全面、科学地评估交互世界生成模型的性能？
为此，研究团队创新性提出GameWorld Score评测体系。
它从视觉质量、时间一致性、交互可控性，以及物理规则理解四个关键维度，来进行量化评估。
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视觉质量（Visual Quality）：基于人类视觉系统（HVS）标准，评估每一帧图像清晰度、结构一致性与真实感。
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时间一致性（Temporal Quality）：衡量视频的动态连贯性，包括运动连续性、节奏平滑性与时间稳定性。
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交互可控性（Action Controllability）：测试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）。
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物理规则理解（Physical Rule Understanding）：验证生成视频是否遵循物理常识与空间一致性。
这一体系的提出，填补了行业在交互性、物理一致性等维度的评测空白，为模型的迭代优化提供了科学依据。
而且， 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。
它不仅为Matrix-Game性能提供了全面量化的依据，也为整个交互世界生成领域，树立了统一的标准。
在实验评估中，通过两阶段训练策略（无标注预训练 + 动作标注微调），17B参数规模的大模型在空间理解、物理交互建模，以及用户指令响应方面，取得了显著的突破。
在GameWorld Score评测系统中，Matrix-Game在以上四大评测维度中全面领先，超越了业内著名开源基线——Decart的Oasis和微软的MineWorld。
尤其是，新模型在交互可控性和物理一致性等关键指标上，表现尤为突出。
在双盲评实验中，用户更倾向于选择Matrix-Game生成的视频：
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96.3%总体偏好率，生成效果更真实、连贯、可信；
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93.76%动作控制偏好，准确响应键盘与鼠标指令；
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98.23%视觉质量得分，单帧画面更清晰美观；
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89.56%时间一致性得分，动态流畅，无闪烁跳变。
在控制性能上，Matrix-Game可实现「运动」「攻击」等动作高达90%+准确率；细粒度视角控制下依然保持高精度响应。
此外，Matrix-Game在8大典型Minecraft场景中，也全面领先。
模型展现出卓越的环境适应与泛化能力，可广泛应用于复杂动态的虚拟世界交互任务。
Matrix-Game用事实证明，它不仅能「看得清」，更能「动得准、控得稳」，是当前最强的交互式世界生成基座模型之一。
作为空间智能领域的先锋之作，Matrix-Game不仅是一个技术突破，更是一个跨行业的赋能引擎。
通过融合视频生成、三维建模与交互控制等核心技术，空间智能不仅支持更加自然、直观、沉浸的体验，也在具身智能、影视制作、游戏开发等领域展现出巨大潜力。
Matrix-Game强大的交互式生成能力，未来将在多个领域掀起深远的变革。
老黄曾表示，「用不了十年，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，让这一预言又近了一步。
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、成本高。
而且，许多游戏地图和任务缺乏多样性，难以满足玩家对高自由度探索需求。
对于游戏开发者，Matrix-Game能以低成本、高效率生成细节丰富、可控的游戏地图与任务环境，极大地缩短了开发周期。
不论是开放世界RPG的广袤大陆，还是沙盒游戏的动态地形，Matrix-Game都能根据指令实时生成，赋予玩家更高自由度的探索体验。
同时，其物理一致性确保了游戏世界的真实感、沉浸感。
具身智能，也称物理AI，是AI下一个前沿。
它能够让智能体在物理世界中，具备感知、推理和行动的能力。然而，现实开发和测试中，具身智能面临着多种挑战。
比如，环境复杂性不足，测试场景单一，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。
又或是，真实物理环境搭建和数据采集耗时耗力，成本高昂等等。
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，即智能体在虚拟和物理世界无缝操作，展现出与人类无异的能力。
而Matrix-Game以高保真的交互世界生成能力，为智能体提供逼真的训练环境，直接助力这一目标的实现。
从上面demo中不难看出，Matrix-Game可快速生成高度逼真虚拟场景，森林、山丘、冰原、蘑菇等，涵盖了多样地形、物体元素，多样化场景定制。
这种环境不仅视觉细节丰富，还严格遵守物理规律，可以为具身智能提供接近真实世界的训练场。
另外，支持前进、跳跃、抓取等精细动作，Matrix-Game还能让智能体实时、细致的交互。
未来，Matrix-Game通过模拟极端天气、家庭环境等，训练机器人、服务智能体，推动通用具身智能的实现。
在影视与元宇宙领域，虚拟场景往往依赖3D建模和特效团队，一个好莱坞特效场景制作可能耗费数月，甚至数年，成本动辄数百万。
一些现有虚拟世界，多为静态或有限的交互，难以满足元宇宙用户对自由探索和实时互动的需求。
Matrix-Game能以更高效生产真实合理的动态虚拟空间，直接赋能创意内容制作与沉浸式体验的开发。
它为导演、元宇宙开发者提供了一个革命性工具，将重塑虚拟内容创作的未来。
Matrix-Game在教育、仿真系统构建领域中，同样大有可为。
即，通过生成高度可控、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。
举个栗子，在医学教育中，或许就可以利用Matrix-Game模拟手术室场景，让学生身临其境练习复杂操作。
在航空航天领域，则可以用于生成逼真的飞行模拟环境，帮助飞行员提升应对突发状况的能力。
这些虚拟场景的搭建，不仅能降低培训成本，还能通过交互反馈提升学习效果。
此外，在文化遗产保护、零售电商、数字孪生与智能城市规划等领域中，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，而是可以被探索、被操控、被创造的活宇宙。
下一步，Matrix-Game还将继续迭代优化，带领我们迈向更加智能、沉浸的虚拟世界。
（文：新智元）