來源：機器之心

　　作者：澤南、楊文

　　國產開源版 Genie 3 問世，昆侖萬維（維權）用 1.8B 模型跑出了神級效果。

　　世界模型，正在迎來一次技術大突破。

　　本月初，Google DeepMind 發(fā)布的 Genie 3，因為效果驚艷，關注度直接超越了 OpenAI 同日發(fā)布的 GPT-5。

　　Genie 3 實現(xiàn)了實時互動、高度一致化的生成，直接從‘游戲畫面’邁入‘真實世界’的程度，它能維持數(shù)分鐘的生成一致性，更重要的是還能做到實時響應。

　　Genie 3 實現(xiàn)的效果。

　　AI 領域里，技術發(fā)展的速度總是很快，沒過兩個星期，開源的實時世界模型就已經(jīng)出現(xiàn)。

　　這款國產開源的新模型能把復雜的建筑和地形，玻璃的反光都模擬出真實感，符合物理邏輯。

　　或是模擬出《俠盜獵車手》（GTA）的大地圖，讓你可以在其中自由探索。

　　如果你上傳一個神廟逃亡游戲的截圖，就可以在這個世界模型里面開一局，AI 腦補出來的畫面會無限地向前延伸。

　　它就是昆侖萬維發(fā)布的交互世界模型‘Matrix-Game 2.0’，它的參數(shù)量僅有 1.8B，能跑在單塊 GPU 上，生成的虛擬環(huán)境幀率能達到 25FPS，我們在其中可以用鍵盤 WASD 按鍵進行實時的自由移動和視角控制，實現(xiàn)持續(xù)時長達分鐘級的互動。

　　最重要的是，它還是完全開源的（有權重 + 代碼庫），任何人都可以免費使用和修改，還可以自己上傳圖片進行體驗。

• 項目鏈接：https：//matrix-game-v2.github.io/

• GitHub 鏈接：https：//github.com/SkyworkAI/Matrix-Game

• HuggingFace：https：//huggingface.co/Skywork/Matrix-Game-2.0

　　Matrix-Game 2.0 成為了業(yè)內首個在通用場景上實現(xiàn)實時長序列、交互式生成的世界模型開源方案，相比過去的開源模型有了質的飛躍。它也成為了在外網(wǎng)引發(fā)關注的又一個國內開源模型。

　　有人已經(jīng)在說‘這是開源版本的 Genie 3’了。它的效果究竟如何，我們第一時間進行了實測。

　　一手實測

　　丟張圖即可走進實時生成的虛擬世界

　　世界模型一直面臨諸多挑戰(zhàn)，尤其是在處理復雜環(huán)境、實時交互和高度動態(tài)變化的情況下。傳統(tǒng)的世界模型通常依賴大量高質量數(shù)據(jù)，且在缺乏預設情境時難以進行準確推理和反應。同時，這類模型在生成和更新時需要消耗龐大的計算資源，導致實時反饋效率受限，從而難以真正落地應用。

　　昆侖萬維推出的 Matrix-Game 2.0 為這一領域帶來了新突破。這款交互式世界模型結合了高度自由的操作與實時生成的特點，提供了一種獨特的玩法體驗。

　　我們只需上傳一張靜態(tài)圖片，模型便會基于該圖像加載并生成一個虛擬世界。玩家可以通過方向鍵或 WASD 鍵控制人物在虛擬世界中的移動，且每一次人物的移動都會實時影響環(huán)境，并生成新的視頻內容。

　　例如，我們丟給它一張 3A 大作《荒野大鏢客》的游戲畫面，并控制方向和視角切換，模型最終生成的視頻展示了非常細膩的自然景觀。

　　從山上俯瞰，一條清澈的河流蜿蜒流淌，看起來，Matrix-Game 2.0 不僅能夠理解海拔的高度差異，還能夠模擬出流水的動態(tài)效果，這種精細的渲染無疑增加了虛擬世界的真實感與沉浸感。

　　再以經(jīng)典的《CS：GO》地圖 De_Dust2 為例，模型不僅加載了現(xiàn)有場景，還展現(xiàn)出強大的推理和補充能力。它能夠基于圖像信息自然拓展額外視角和細節(jié)，確保生成視頻在場景一致性和時序連貫性上的高度可靠。

　　對于《我的世界》這種像素畫風的游戲場景，Matrix-Game 2.0 同樣表現(xiàn)出了極高的創(chuàng)造力。通過將靜態(tài)元素轉化為動態(tài)場景，模型生成了一段如同無人機航拍的視角視頻，展現(xiàn)了兩側山脈的輪廓、梯田的層次、高大的樹木，以及河流中的倒影。

　　最近，《戰(zhàn)地 6》在全球范圍內引起了廣泛關注，預購開啟后短時間內登上 PS5 及 Steam 多個國家的暢銷榜，并在 Beta 公測期間以 52 萬 Steam 同時在線人數(shù)打破記錄。

　　我們利用 Matrix-Game 2.0 復刻了這款尚未發(fā)售的 3A 游戲精細地圖，每次角色移動和視角切換都會實時觸發(fā)新的畫面生成。高幀率和物理一致性保證了操作與畫面的緊密結合，充分展現(xiàn)了其在tài x?u ta88高復雜度交互場景中的潛力。

　　Matrix-Game 2.0 的能力不僅局限于游戲場景，在現(xiàn)實世界模擬中，它能快速響應用戶的視角與移動變化，生成符合物理規(guī)律的自然畫面。

　　例如，它成功復現(xiàn)了自行車騎行的第一視角：柏油馬路筆直延伸，兩旁的行道樹不斷后撤，畫面細節(jié)豐富、動態(tài)感強，每一幀都精準模擬了現(xiàn)實騎行的空間感與真實感。

　　前段時間，Google DeepMind 研究科學家 Aleksander Holynski 使用谷歌 Genie3，‘走’進 1978 年的名畫《蘇格拉底之死》，吸引了不少網(wǎng)友圍觀。

　　這次我們也來個‘名畫漫游’，讓 Matrix-Game 2.0 生成一段梵高《星空》的視頻，可以自定義不同角度觀察畫作，感受其構圖、色彩與氛圍的變化。

　　同樣，我們還通過模型生成了宮崎駿風格的鄉(xiāng)間小道場景，隨著方向鍵的切換，生成的畫面景色也隨之變化，腦補出的畫面毫無違和感，甚至連樹影都模擬出來了。

　　經(jīng)過一系列測試，我們認為 Matrix-Game 2.0 的技術確實具備巨大的潛力。作為一個開源項目，它已經(jīng)能夠實現(xiàn)高度真實的虛擬世界生成和實時交互，為游戲開發(fā)者和玩家提供全新的可能性。當然，它也有不少可以提升的空間，比如視覺保真度并不總是能與主流游戲工作室的水平相媲美，而且復雜的交互有時對 AI 來說也難以完美處理。

　　不過這是一個好的開始，Matrix-Game 2.0 讓我們看到，虛擬世界與現(xiàn)實交互的邊界正在被逐步打破，下一代游戲和智能體或許就將以此為基石。

　　從數(shù)據(jù)生成到模型架構

　　核心技術全面突破

　　在上周開源模型的同時，昆侖萬維同時放出了 Matrix-Game 2.0 的技術報告，我們可以在其中看到不少技術細節(jié)。

• 技術報告鏈接：https：//github.com/SkyworkAI/Matrix-Game/blob/main/Matrix-Game-2/assets/pdf/report.pdf

　　最近一段時間，基于擴散模型的方法讓我們看到了交互式視頻生成的潛力。但是，現(xiàn)有的交互式世界模型依賴于雙向注意力機制和冗長的推理步驟，嚴重限制了實時性能，難以模擬現(xiàn)實世界的動態(tài)。

　　為解決這個問題，昆侖萬維提出了一種全新的視覺驅動交互世界建模方案，徹底擺脫了此前依賴語言提示的生成模式，專注于通過視覺理解和物理規(guī)律學習來構建虛擬世界。

　　在 Matrix-Game 2.0 上，研究人員通過少步驟自回歸擴散算法實時生成長視頻，引入了一個專為實時模擬和交互設計的高效框架，同時應對解決了效率和可控性的挑戰(zhàn)。

　　Matrix-Game 2.0 模型由三個關鍵組件組成：

• 適用于虛幻引擎和 GTA5 環(huán)境的可擴展數(shù)據(jù)生產流水線，可有效生成海量（約 1200 小時）交互式視頻數(shù)據(jù)；

• 動作注入模塊，支持幀級鼠標和鍵盤輸入交互；

• 基于自回歸擴散模型的少步驟蒸餾，用于實時流式視頻生成。

　　基于以上架構和訓練機制，Matrix -Game 2.0 能夠在單塊英偉達 H100 GPU 上以 25 FPS 的速度跨不同場景生成高質量的分鐘級視頻。

　　在模型的構建過程中，首先昆侖萬維設計并實現(xiàn)了全面的數(shù)據(jù)生產管線，以支持交互式視頻生成模型的大規(guī)模訓練，克服精準匹配鍵盤控制與畫面、完善動態(tài)交互這兩大挑戰(zhàn)。其開發(fā)的多樣化數(shù)據(jù)集生產流程包含從著名游戲引擎虛幻引擎和游戲 GTA5 的模擬環(huán)境中獲取靜態(tài)與動態(tài)場景。

　　虛幻引擎的數(shù)據(jù)生產管線如下所示：

　　為了獲取更多交互式動態(tài)場景，工程人員在 GTA5 環(huán)境中開發(fā)了一個綜合記錄系統(tǒng)，使用 Script Hook V 擴展工具，使視覺內容與相應的用戶動作同步捕捉。這個數(shù)據(jù)整理流程收集了超過 120 萬個視頻片段，它們的整體準確率超過 99%。

　　GTA5 采集數(shù)據(jù)的軌跡。

　　在 Matrix-Game 2.0 的基礎模型框架上，昆侖萬維也進行了一系列獨特的設計。模型源自 WanX，通過移除文本分支并添加動作模塊，該模型僅根據(jù)視覺內容和對應的動作來預測下一幀的畫面。

　　該系統(tǒng)首先對原始視頻數(shù)據(jù)進行時空壓縮，圖像輸入通過 3D Causal VAE 和 CLIP 圖像編碼器作為條件輸入進行處理。在用戶提供的輸入動作的引導下，DiT 模型（Diffusion Transformer）生成一個視覺隱空間序列，隨后通過 3D VAE 解碼器將其解碼為視頻。

　　簡單來說，這種機制避免了語言先驗可能帶來的語義偏置，轉而專注于圖像的空間結構和動態(tài)模式，可以更準確地理解和生成虛擬世界。

　　為了讓人們可以與生成內容互動，Matrix-Game 2.0 系統(tǒng)集成了動作條件控制模塊，支持幀級鍵盤與鼠標交互輸入。tài x?u ta88在其中，連續(xù)的鼠標操作會直接與輸入的潛在表征相連接，經(jīng)多層感知機（MLP）層處理后，再通過時序自注意力層進行動態(tài)調整。此外，鍵盤操作通過交叉注意力層對融合特征進行查詢，從而實現(xiàn)交互操作的精準可控性。

　　Matrix-Game 2.0 基礎模型框架。

　　最后，為了生成更長的視頻，減少內容上出現(xiàn)的偏差，昆侖萬維開發(fā)了一種用于實時長視頻合成的自回歸擴散生成機制，通過 Self-Forcing 把雙向基礎模型轉化為高效的自回歸變體，讓每個幀基于先前自生成的輸出而非真實值進行條件化處理，從而解決了暴露偏差，顯著減少了此前世界模型中常見的誤差累積問題。

　　自驅動因果擴散模型訓練流程示意圖。通過自條件生成機制，蒸餾過程將學生模型的分布與教師模型進行對齊。該方法在保持生成質量的同時有效抑制了誤差累積。

　　實驗效果如何？在與 Oasis 世界模型的對比上，Matrix-Game 2.0 在長時間互動視頻生成方面效果更好：Oasis 會在生成幾十幀之后效果明顯下降，Matrix-Game 2.0 則能夠一直保持穩(wěn)定。

　　Matrix-Game 2.0 和 Oasis 生成畫面效果的對比。

　　定量比較的話，Matrix-Game 2.0 在圖像質量、時間一致性、控制準確性等方面保持領先，同時也保證了靈活性和效率不降低。

　　可見，昆侖萬維的新方法可以有效減少當初 Oasis 模型‘轉一圈畫風完全變了’的尷尬情況，這對于面向實際落地的應用來說非常重要。

　　昆侖萬維

　　持續(xù)發(fā)力開源社區(qū)

　　Matrix-Game 2.0 并不是昆侖萬維第一次展示實力。在開源領域，最近這家公司的名字越來越頻繁地出現(xiàn)。

　　僅在今年，昆侖萬維就開源獎勵模型 Skywork-Reward-V2，無限時長電影生成模型 SkyReels-V2，多模態(tài)推理模型 Skywork-R1V，面向數(shù)學、代碼等領域的文本推理模型 Skywork-OR1，以及軟件工程自主代碼智能體基座模型 Skywork-SWE 等等多款模型。

　　在 HuggingFace 上，昆侖萬維的模型熱度很高。

　　上周連續(xù)五天的技術發(fā)布活動，昆侖萬維還陸續(xù)發(fā)布了 SkyReels-A3 視頻生成模型、世界模型 Matrix-Game 2.0 與 Matrix-3D、Skywork UniPic 2.0 多模態(tài)訓練推理框架，Skywork Deep Research Agent v2、Mureka V7.5 等等一系列 AI 模型、工具。這一套覆蓋圖像、音頻、視頻、音樂、智能體的組合拳，向世人展示了該公司持續(xù)深耕技術的成果。

　　這些 AI 領域的新技術，有很多都實現(xiàn)了業(yè)界領先的水平，不僅讓昆侖萬維在技術落地上不斷擴大版圖，也通過不斷的開源反哺了研究社區(qū)。

　　當然，這樣持續(xù)不懈的前沿技術研發(fā)也在引發(fā)質變，開啟新的方向。

　　世界模型

　　進入實用階段

　　在 DeepMind 的 Genie 3 發(fā)布后，很多人發(fā)現(xiàn)，世界模型已經(jīng)不再是個未來式，而是正在展現(xiàn)出很大應用潛力。DeepMind 自己就表示，希望能把世界模型生成的環(huán)境直接對齊到機械臂和具身智能的訓練上。

　　在很多情況下，具身智能的基礎模型面臨著數(shù)據(jù)匱乏、采集難、難以泛化等問題，世界模型生成的虛擬環(huán)境，可以成為 AI 完美的訓練場。世界模型會在學習物理規(guī)律、事物之間交互規(guī)則等知識后進行預測和規(guī)劃。在其中進行探索的機器人、自動駕駛汽車依據(jù)這些規(guī)則進行交互，就可以訓練出更多的智能。

　　可見不僅在游戲、虛擬人等娛樂場景中，在發(fā)展現(xiàn)實世界生產力的‘物理 AI’方面，世界模型也可以發(fā)揮作用。

　　在 Matrix-Game 2.0 等開源技術出現(xiàn)之后，世界模型實用化的腳步還會加快。

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責任編輯：楊賜

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