8月11日，昆侖萬維SkyWork AI技術(shù)發(fā)布周正式啟動。8月11日至8月15日，我們每天發(fā)布一款新模型，連續(xù)五天，覆蓋多模態(tài)AI核心場景的前沿模型。
DeepMind在一周前為社區(qū)帶來了交互式世界模型的重大更新Genie 3，實現(xiàn)了交互式實時長序列生成，讓世界模型備受關(guān)注，然而Genie 3并沒有開源，讓大家只能猜測這樣的世界模型該如何實現(xiàn)。
8月12日，昆侖萬維為大家?guī)砹俗匝惺澜缒Ｐ蚆atrix系列中Matrix-Game交互世界模型的升級版本——「Matrix-Game 2.0」，同樣實現(xiàn)了通用場景下的交互式實時長序列生成的世界模型。并且為促進(jìn)交互式世界模型領(lǐng)域的發(fā)展，「Matrix-Game 2.0」全面開源，是業(yè)內(nèi)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。
「Matrix-Game 2.0」在實時生成和長序列能力上實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。相較于上一版本，2.0版本更加側(cè)重低延遲、高幀率的長序列交互性能，能夠以25 FPS的速度，在多種復(fù)雜場景中穩(wěn)定生成連續(xù)視頻內(nèi)容，且生成時長可擴(kuò)展至分鐘級，大幅提升了連貫性與實用性。
在推理速度顯著提升的同時，模型依然保持了對物理規(guī)律與場景語義的精準(zhǔn)理解，支持用戶通過簡單指令，自由探索、操控并實時構(gòu)建結(jié)構(gòu)清晰、細(xì)節(jié)豐富、規(guī)則合理的虛擬環(huán)境。
這使得「Matrix-Game 2.0」不僅打破了內(nèi)容生成與交互之間的壁壘，也為虛擬人、游戲引擎、具身智能等前沿應(yīng)用打開了新的可能，為構(gòu)建通用虛擬世界提供了強有力的技術(shù)基座。
01 模型架構(gòu)
「Matrix-Game 2.0」提出了一種全新的視覺驅(qū)動交互世界建模方案，徹底擺脫了傳統(tǒng)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(xué)習(xí)來構(gòu)建虛擬世界。
與主流依賴文本語義的模型不同，「Matrix-Game 2.0」避免了語言先驗可能帶來的語義偏置，轉(zhuǎn)而關(guān)注圖像中的空間結(jié)構(gòu)和動態(tài)模式，從而更真實、更準(zhǔn)確地理解和生成虛擬世界。
1. 基礎(chǔ)模型架構(gòu)
「Matrix-Game 2.0」采用圖像為中心的感知與生成機制：
3D Causal VAE 壓縮結(jié)構(gòu)：通過三維因果變分自編碼器實現(xiàn)空間和時間維度的高效壓縮，提升建模效率與生成能力。
多模態(tài)擴(kuò)散 Transformer (DiT)：結(jié)合視覺編碼器與用戶動作指令，逐幀生成物理合理的動態(tài)視覺序列，并通過 3D VAE 解碼成完整視頻。
用戶交互控制：借鑒 GameFactory 與 Genie系列的控制設(shè)計框架，引入“動作模塊”，實現(xiàn)用戶與生成世界之間的交互操作。
2. 實時自回歸視頻生成
「Matrix-Game 2.0」基于Self-Forcing訓(xùn)練策略，通過創(chuàng)新的自回歸擴(kuò)散生成機制克服了傳統(tǒng)雙向擴(kuò)散模型的延遲和誤差累積問題：
1. 因果擴(kuò)散模型訓(xùn)練：將雙向擴(kuò)散模型蒸餾為因果模型，使用基礎(chǔ)模型初始化生成器，并構(gòu)建小規(guī)模數(shù)據(jù)集，通過近似ODE軌跡進(jìn)行訓(xùn)練，穩(wěn)定自回歸擴(kuò)散過程。通過歷史幀條件生成當(dāng)前幀，減少因依賴未來幀而導(dǎo)致的時序延遲。
2. 分布匹配蒸餾（DMD）：通過最小化與基礎(chǔ)模型之間的分布差異，引導(dǎo)學(xué)生模型學(xué)習(xí)生成高質(zhì)量視頻幀，對齊訓(xùn)練與推理階段的分布，顯著緩解誤差積累問題。
3. KV 緩存機制：引入鍵值緩存機制（KV-Cache），顯著提升長視頻生成的效率和一致性。該機制通過維護(hù)固定長度的注意力上下文，實現(xiàn)無縫滾動生成，支持無限時長的視頻輸出，解決了訓(xùn)練與推理場景下上下文不一致的問題?；诖藢崿F(xiàn)長時視頻的高效生成而無需重復(fù)計算，單 GPU 上可實現(xiàn) 25 FPS 實時生成。
「Matrix-Game 2.0」能夠生成跨場景的長時視頻，保持動作和視覺的時序一致性，并且支持用戶在交互過程中的連續(xù)指令輸入，使其成為游戲內(nèi)容創(chuàng)作、虛擬現(xiàn)實和智能交互系統(tǒng)的理想解決方案。這一方案將可控性、靈活性與效率相結(jié)合，推動高質(zhì)量視頻生成技術(shù)邁向更廣泛的實時應(yīng)用場景。
例如在一些無約束、不可控的真實場景，「Matrix-Game 2.0」可根據(jù)用戶輸入的任意控制指令（如鍵盤的 W/A/S/D 方向鍵、鼠標(biāo)用于視角移動），生成對應(yīng)的交互世界視頻，支持角色的前后左右移動以及視角變換等動態(tài)行為。
在GTA游戲場景和Minecraft場景中，「Matrix-Game 2.0」也支持鍵盤與鼠標(biāo)操作，并且能夠生成真實感更強、符合物理邏輯的可交互視頻。
02 三大核心創(chuàng)新突破了傳統(tǒng)模型的瓶頸
現(xiàn)有交互式世界模型普遍面臨數(shù)據(jù)瓶頸、實時性不足、生成序列較短等挑戰(zhàn)。「Matrix-Game 2.0」通過三大核心創(chuàng)新突破了傳統(tǒng)模型的三重瓶頸：
構(gòu)建了基于Unreal Engine和GTA5的可擴(kuò)展數(shù)據(jù)生產(chǎn)管線，生產(chǎn)約1350小時高質(zhì)量交互式視頻數(shù)據(jù)，提供豐富動作覆蓋。
在1.3B小模型基礎(chǔ)上設(shè)計了動作條件控制模塊，支持幀級鍵盤與鼠標(biāo)交互輸入；并采用少步長自回歸擴(kuò)散模型實現(xiàn)實時長序列視頻生成，在單個GPU上可達(dá)25 FPS的生成速度。
基于領(lǐng)先的架構(gòu)設(shè)計和大量不同領(lǐng)域的高質(zhì)量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，實現(xiàn)了在多個任務(wù)上的領(lǐng)先模型：
1. Matrix-Game Uni：支持在各種風(fēng)格的靜態(tài)真實場景下，進(jìn)行自由的探索；
2. Matrix-Game TempleRun：提供在神廟逃亡世界中進(jìn)行擬真游戲的能力，具有精確的游戲指令指令響應(yīng)能力；
3. Matrix-Game GTA：支持在GTA場景中模擬車輛運作，和前兩者不同的點在于，GTA模型模擬的世界是一個動態(tài)場景，場景內(nèi)的物體有自身的運動軌跡。
當(dāng)前，「Matrix-Game 2.0」具備三大核心優(yōu)勢：
1. 高幀率實時交互長序列生成：支持前后左右移動和視角轉(zhuǎn)動，用戶可通過指令操控角色在場景中自由行動，系統(tǒng)以25 FPS實時生成連續(xù)畫面，單次交互可生成分鐘級別長交互視頻，動作自然流暢，響應(yīng)精準(zhǔn)。
2. 多場景泛化能力：模型具備出色的跨域適應(yīng)性，不僅適用于特定任務(wù)場景，還支持多種風(fēng)格與環(huán)境的模擬，包括城市、野外等空間類型，以及真實、油畫等視覺風(fēng)格。
3. 增強的物理一致性：對物理規(guī)則的理解進(jìn)一步提升，角色在面對臺階、障礙物等復(fù)雜地形時，能夠展現(xiàn)出符合物理邏輯的運動行為，提升沉浸感與可控性。
03 開源世界模型，昆侖萬維領(lǐng)跑空間智能研究
以谷歌Genie 3等為代表的世界模型，已經(jīng)為我們描繪了一個激動人心的未來藍(lán)圖。它向我們展示了AI不再僅僅是內(nèi)容生成工具，而是可以構(gòu)建和模擬世界的“造物主”。隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步，可以展望，世界模型將成為我們理解世界、創(chuàng)造未來、并最終實現(xiàn)通用人工智能的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。
昆侖萬維作為中國領(lǐng)先的人工智能科技公司，不僅打造出天工語言大模型、天工多模態(tài)大模型、SWE代碼大模型、Agent大模型、視頻大模型、音樂大模型、音頻大模型等模型底座矩陣，還推出了火爆全球的AIGC產(chǎn)品，如Skywork超級智能體、Mureka等。
世界模型是邁向具身智能與高級空間推理的下一前沿課題。如今，昆侖萬維Matrix系列世界模型的持續(xù)迭代與開源，代表了中國空間智能方向研究和應(yīng)用的新里程碑。我們相信，「Matrix-Game 2.0」將為具身智能體訓(xùn)練與數(shù)據(jù)生成、虛擬游戲世界快速搭建、影視與元宇宙內(nèi)容生產(chǎn)等領(lǐng)域帶來變革行影響。
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