昆仑万维开源：空间智能大模型 Matrix-Game

Matrix-Game是什么

Matrix-Game是由昆仑万维公司开源的工业界第一款10B+参数规模的空间智能大模型，作为Matrix-Zero世界模型的重要组成部分，专注于可交互视频生成领域。该模型采用创新性的两阶段训练策略，在用户输入的基础上能够生成连贯且可控的互动视频内容。

Matrix-Game凭借其细粒度用户交互控制能力、高保真的视觉呈现效果和严格的物理规则遵循等技术优势，正在成为构建虚拟世界的重要工具。它在游戏开发、影视制作、元宇宙建设等多个领域展现出广泛的应用潜力，为通用虚拟世界的构建设立了新的行业标准。

Matrix-Game的核心功能

• 实时交互式视频生成：用户仅需通过简单的键盘指令或鼠标操作，即可自由探索、操控并创造细节丰富的虚拟世界。模型能够确保生成内容符合物理规则，并支持高度的互动性。
• 跨场景适应能力：目前在Minecraft游戏环境中表现优异，可处理多种地形类型（如森林、沙滩、沙漠、冰川等）。未来有潜力扩展至非Minecraft环境，实现更广泛的应用场景覆盖。
• 长视频生成支持：采用自回归机制生成连续视频内容，确保动作与视角之间的自然衔接。模型在训练过程中还应用了多种技术手段（如随机扰动、随机删除及无分类器引导策略），有效解决时间漂移和累积误差问题。
• 多维度性能评估：通过GameWorld Score指标体系，从视觉质量、时序一致性、用户可控性以及物理规则理解四个关键维度量化模型表现，为模型优化提供全面的评估依据。

Matrix-Game的技术架构

• 双阶段训练方法：第一阶段利用大量无标签的Minecraft游戏视频数据进行预训练，帮助模型学习基础环境特征和动态规律。第二阶段结合Minecraft与Unreal Engine的可控视频数据，开展精细化交互式训练，使模型能够根据用户输入生成相应的互动视频内容。
• 视觉驱动的空间建模：通过单张参考图像作为起点，无需依赖语言指令即可完成空间几何、物体运动和物理交互的建模。这种纯视觉驱动的方式显著提升了模型的环境适应能力。
• 高效视频生成机制：在视频生成过程中，模型利用前一片段的末尾帧作为上下文信息，逐步推进内容创作。这种自回归式的生成方式确保了时间连贯性，并通过多种训练策略优化生成质量。
• 多模态交互设计：键盘操作采用离散token表示，视角移动使用连续token控制。模型整合GameFactory控制模块和多模态Diffusion Transformer架构，借助无分类器引导策略提升交互体验。

项目资源访问地址

• 官方网站： [链接]
• GitHub仓库： [链接]
• 文档中心： [链接]

应用场景展望

• 游戏开发领域：提供高效的虚拟场景生成工具，帮助开发者快速构建高质量的游戏世界。
• 影视制作行业：为电影、动画等内容创作提供智能化的视觉效果生成方案。
• 元宇宙建设：作为虚拟空间内容生成的核心技术，推动元宇宙环境的快速搭建与优化。
• 教育培训领域：为教学模拟、虚拟现实培训等场景提供动态交互式内容支持。
• 创意设计行业：赋能设计师，帮助其实现复杂的视觉化构想和创新性表达。

通过以上介绍可以看出，Matrix-Game不仅是一项技术创新，更是一个具有广阔应用前景的平台级工具。它正在推动虚拟世界构建技术向着更高效率、更强交互性的方向发展。