Matrix-Game：昆仑万维(Skywork AI)开源的世界模型框架，支持实时长视频生成与交互式场景建模

原创发布日期：2025-09-25

一、Matrix-Game是什么？

Matrix-Game是昆仑万维(Skywork AI)推出的一系列开源世界模型（world models）项目，包含1.0和2.0两个版本，旨在构建能够模拟、交互并生成虚拟世界内容的AI框架。世界模型是一种能够对环境进行建模并预测其变化的人工智能技术，而Matrix-Game则将这一技术落地于交互式场景与视频生成领域，提供从基础模型到推理部署的完整工具链。

该项目目前包含两个主要版本：

Matrix-Game-1.0（2025年5月发布）：作为系列首个版本，奠定了世界模型的基础架构，支持基本的场景建模与视频生成功能，为后续版本提供了技术框架。
Matrix-Game-2.0（2025年8月发布）：在1.0版本基础上升级，重点强化“实时性”“长视频生成”和“交互性”，可响应外部输入（如鼠标、键盘操作）并动态生成符合场景逻辑的视频内容，同时优化了模型效率与兼容性。

Matrix-Game的核心定位是“交互式世界基础模型”，既可以独立运行完成场景建模与视频生成任务，也能与其他项目（如Skywork AI的Matrix-3D）集成，构建更复杂的3D虚拟世界系统。项目采用MIT许可证开源，允许开发者自由使用、修改和二次分发，降低了AI驱动的虚拟场景开发门槛。

二、功能特色

Matrix-Game的功能特色可通过版本对比与核心能力展开说明，其演进路径清晰体现了从基础建模到交互式生成的技术升级：

2.1 版本功能对比

功能项	Matrix-Game-1.0	Matrix-Game-2.0
视频生成能力	支持短片段视频生成（≤10秒）	支持实时长视频生成（≥60秒）
交互响应	无外部交互支持	支持鼠标/键盘输入动态响应
场景建模范围	小规模静态场景	大规模动态场景（支持元素增减）
第三方工具集成	基础SLAM与光流工具	增强型SLAM、视频可视化工具集
推理效率	需较高计算资源，延迟较高	优化推理管道，延迟降低60%
输出格式支持	图片序列、基础视频格式	多格式视频（含交互信息叠加）

2.2 核心功能亮点

交互式世界建模
Matrix-Game-2.0可通过外部输入（如游戏手柄操作、脚本指令）实时调整虚拟场景状态。例如，在模拟室内场景中，用户通过鼠标点击“开门”动作，模型能立即生成门被打开的动态视频，并同步更新场景内光照、物体位置等参数，确保逻辑一致性。
实时长视频生成
突破传统生成模型的片段长度限制，支持连续60秒以上的视频生成，且保持帧间连贯性。这一功能得益于优化的扩散模型架构，可在生成过程中动态修正累积误差，避免画面跳变或逻辑矛盾。
多技术融合的场景理解
集成DROID-SLAM（视觉同步定位与地图构建）、RAFT（光流估计）等计算机视觉工具，使模型能理解场景的空间结构与物体运动轨迹。例如，在室外场景中，模型可自动识别“树木”“路面”等元素，并预测物体在重力、碰撞等物理规则下的运动状态。
灵活的部署与扩展
提供单卡推理、多卡并行等部署方案，适配不同硬件环境。同时支持自定义场景配置（通过configs目录下的yaml文件），开发者可添加新的物体类型、物理规则或交互逻辑，扩展模型的应用范围。
与3D场景的无缝集成
可与Skywork AI的另一项目Matrix-3D联动，将2D视频生成能力扩展至3D空间。例如，Matrix-3D构建的虚拟城市模型，可通过Matrix-Game生成不同视角的漫游视频，支持“第一人称视角”“无人机视角”等多维度内容创作。

Matrix-Game：昆仑万维(Skywork AI)开源的世界模型框架，支持实时长视频生成与交互式场景建模

三、技术细节

Matrix-Game的技术架构融合了扩散模型、计算机视觉与场景引擎等多领域技术，其核心实现依赖于以下组件与设计：

3.1 技术架构

项目采用“感知-建模-生成”三层架构：

感知层：通过DROID-SLAM、RAFT等工具解析输入的场景数据（如图片、视频帧），提取空间结构、物体位置、运动轨迹等信息，转化为模型可理解的特征向量。
建模层：基于SkyReels-V2基础模型构建世界状态表征，包含场景元素属性（如颜色、尺寸）、物理规则（如重力、摩擦系数）及交互逻辑（如“点击按钮触发灯光”），形成动态更新的世界状态库。
生成层：使用优化的扩散模型（基于Diffusers框架），根据建模层的世界状态生成视频帧。2.0版本中引入“时序注意力机制”，增强长视频的帧间关联性。

3.2 核心技术依赖

Matrix-Game依赖以下关键库与工具，确保功能实现与性能优化：

技术组件	作用	版本要求
Diffusers	提供扩散模型训练与推理框架	≥0.24.0
SkyReels-V2	基础视频生成模型	官方指定版本
DROID-SLAM	场景三维结构重建	最新开源版本
RAFT	光流估计（物体运动轨迹计算）	官方推荐版本
Eigen	线性代数运算（支持SLAM计算）	≥3.4.0
PyTorch	深度学习框架	≥2.0.0
OpenCV	图像处理与视频编解码	≥4.5.0

3.3 硬件与环境要求

为确保模型正常运行，需满足以下环境配置：

操作系统：Linux（Ubuntu 20.04及以上推荐）
GPU：Nvidia GPU（至少24GB显存，如A100、H100；2.0版本推荐40GB以上显存以支持实时生成）
CPU：≥8核（推荐Intel Xeon或AMD Ryzen系列）
内存：≥64GB（避免数据加载时内存溢出）
存储：≥100GB空闲空间（用于存放模型权重、数据集及输出文件）
依赖管理：Python 3.9+，建议使用conda虚拟环境隔离依赖

3.4 模型优化策略

Matrix-Game-2.0在技术上的优化包括：

模型量化：对部分网络层采用INT8量化，减少显存占用30%，同时保持生成质量。
并行推理：将视频生成任务拆分为“关键帧生成”与“插值补帧”两个阶段，支持多卡并行处理，提升实时性。
动态分辨率调整：根据输入场景复杂度自动调整生成分辨率（从512×512到1024×1024），平衡质量与速度。

Matrix-Game：昆仑万维(Skywork AI)开源的世界模型框架，支持实时长视频生成与交互式场景建模

四、应用场景

Matrix-Game的交互式建模与视频生成能力使其在多个领域具有实用价值，以下为典型应用场景：

4.1 游戏开发辅助

快速原型制作：开发者可通过简单配置生成游戏场景的动态演示视频，无需编写完整引擎代码即可验证玩法逻辑。例如，生成“角色在迷宫中移动触发机关”的视频片段，评估关卡设计合理性。
NPC行为模拟：利用模型的交互响应能力，模拟非玩家角色（NPC）在不同玩家操作下的行为，生成“NPC与玩家对话”“战斗动作”等视频，辅助AI行为树设计。
多视角素材生成：为游戏宣传提供多视角视频素材，如自动生成“角色技能展示”“场景漫游”等内容，减少人工渲染成本。

4.2 虚拟场景模拟

建筑可视化：将建筑CAD模型导入后，生成不同光照条件、时间段下的场景视频，如“办公楼从日出到日落的光影变化”，辅助建筑设计决策。
应急演练模拟：构建火灾、地震等应急场景，通过输入“人员疏散路线”“救援设备操作”等指令，生成模拟视频，用于安全培训。
数字孪生系统：与真实场景传感器数据结合，生成实时同步的虚拟视频，如工厂生产线的运行状态模拟，辅助设备故障监测。

4.3 教育培训

虚拟实验场景：生成“化学实验操作”“物理现象演示”等交互式视频，学生通过操作指令观察实验结果，降低实体实验的安全风险与成本。
历史场景还原：根据历史资料构建古代城市、战役等场景，生成“马车行驶”“士兵作战”等动态视频，增强历史教学的沉浸感。
技能训练模拟：如生成“手术操作步骤”视频，医生通过交互指令练习关键操作，辅助医疗技能培训。

4.4 影视内容创作

分镜自动生成：根据剧本描述生成初步分镜视频，如“两人在雨中对话”的场景，帮助导演快速确定拍摄方案。
特效预览：模拟“爆炸”“魔法效果”等特效在不同场景中的呈现效果，减少后期制作的修改成本。
个性化内容生成：根据用户输入的“角色设定”“剧情走向”生成定制化短视频，用于广告、短视频平台内容创作。

五、使用方法

以下为Matrix-Game-2.0的基础使用流程，涵盖环境搭建、模型部署与推理操作：

5.1 环境准备

克隆仓库

git clone https://github.com/SkyworkAI/Matrix-Game.git
cd Matrix-Game/Matrix-Game-2

创建虚拟环境

conda create -n matrix-game python=3.9
conda activate matrix-game

安装依赖

# 安装基础依赖
pip install -r requirements.txt
# 安装SLAM与光流工具（需编译）
cd third_party/DROID-SLAM && python setup.py install && cd ../..
cd third_party/RAFT && python setup.py install && cd ../..

下载模型权重
项目提供模型权重下载脚本，支持自动下载SkyReels-V2及Matrix-Game专用模型：
```
bash scripts/download_weights.sh
```
（注：模型文件较大，约50GB，建议使用高速网络；若下载失败，可手动从官方提供的云存储链接获取。）

5.2 基础推理：生成静态场景视频

以生成“室内房间漫游”视频为例：

配置场景参数
编辑configs/indoor_scene.yaml文件，设置场景尺寸、物体类型（如沙发、桌子）、光照条件等：

scene:
 type: indoor
 size: [10, 8, 3] # 长×宽×高（米）
 objects:
  - type: sofa
   position: [2, 3, 0]
  - type: table
   position: [5, 4, 0]
camera:
 path: circular # 相机运动轨迹（圆形漫游）
 resolution: [1024, 768]
output:
 duration: 30 # 视频时长（秒）
 fps: 24
 save_path: outputs/indoor_roam.mp4

运行推理脚本

python inference.py --config configs/indoor_scene.yaml

查看结果
生成的视频文件将保存至outputs/indoor_roam.mp4，可通过普通视频播放器查看。

5.3 交互推理：响应外部输入

Matrix-Game-2.0支持通过JSON格式文件输入交互指令，以“虚拟教室中移动讲台”为例：

准备交互指令文件
创建inputs/teacher_interaction.json，定义时间点与对应操作：

[
 {"time": 5, "action": "move_object", "params": {"name": "desk", "target_position": [3, 4, 0]}},
 {"time": 10, "action": "toggle_light", "params": {"state": "on"}}
]

（表示在第5秒移动讲台至指定位置，第10秒打开灯光）

运行交互推理

python inference.py --config configs/classroom_scene.yaml --interaction inputs/teacher_interaction.json

结果解析
输出视频将包含指令触发的动态变化，同时生成outputs/interaction_log.json，记录每个操作的执行状态与场景参数变化。

5.4 与Matrix-3D集成

若需生成3D场景的视频，需先安装Matrix-3D并导出场景数据：

导出3D场景
在Matrix-3D中运行export_scene.py，生成scene_3d.ply（点云文件）与scene_metadata.json（场景元数据）。

配置3D场景推理
修改configs/3d_scene.yaml，指定3D场景文件路径：

scene:
 type: 3d
 input_path: ../Matrix-3D/outputs/scene_3d.ply
 metadata_path: ../Matrix-3D/outputs/scene_metadata.json

生成3D漫游视频

python inference.py --config configs/3d_scene.yaml

六、常见问题解答（FAQ）

6.1 环境配置问题

Q：安装依赖时出现“DROID-SLAM编译失败”怎么办？
A：需确保系统已安装CMake（≥3.18）、Eigen3库及CUDA工具链（≥11.6）。建议执行以下命令补全依赖：

sudo apt-get install cmake libeigen3-dev
conda install cuda -c nvidia/label/cuda-11.6.0

Q：GPU显存不足导致推理中断如何解决？
A：可通过以下方式降低显存占用：

在配置文件中降低输出分辨率（如改为512×512）；
启用模型量化：在inference.py中添加--quantize int8参数；
减少视频时长（≤10秒）进行测试。

6.2 模型运行问题

Q：生成的视频出现画面跳变或模糊怎么办？
A：可能是场景复杂度超出模型处理能力，建议：

减少场景中的物体数量；
降低相机移动速度（在配置文件中调整camera/speed参数）；
升级至Matrix-Game-2.0最新版本（修复了部分时序一致性问题）。

Q：交互指令未生效如何排查？
A：1. 检查指令文件的JSON格式是否正确（可使用在线JSON校验工具）；
2. 确认time参数（秒）未超过视频总时长；
3. 查看outputs/interaction_log.json，若存在“invalid object name”错误，需检查物体名称是否与配置文件一致。

6.3 性能优化问题

Q：如何提升视频生成速度？
A：1. 启用多卡并行：添加--multi_gpu True参数（需2张及以上GPU）；
2. 降低帧率（如从24fps改为15fps）；
3. 使用H100 GPU（相比A100可提升约2倍速度）。

Q：生成长视频（>60秒）时出现内存泄漏怎么办？
A：Matrix-Game-2.0已优化内存管理，若仍出现问题，可拆分任务：先生成多个10秒片段，再用utils/video_stitch.py拼接：

python utils/video_stitch.py --input_dir outputs/segments --output outputs/full_video.mp4

七、相关链接

项目仓库：https://github.com/SkyworkAI/Matrix-Game
Matrix-3D项目（3D场景集成）：https://github.com/SkyworkAI/Matrix-3D
SkyReels-V2基础模型：https://huggingface.co/SkyworkAI/SkyReels-V2
模型权重下载：https://skyworkai.com/models/matrix-game（需注册获取权限）

八、总结

Matrix-Game作为Skywork AI推出的开源世界模型系列，通过1.0到2.0版本的迭代，构建了一套完整的交互式世界建模与实时视频生成解决方案。其融合扩散模型、计算机视觉等技术，支持从静态场景到动态交互的全流程内容生成，在游戏开发、虚拟仿真、教育培训等领域具有显著应用价值。项目提供了详尽的配置工具与推理脚本，降低了技术使用门槛，同时开源特性鼓励开发者二次创新。无论是科研人员探索世界模型技术，还是企业构建AI驱动的虚拟场景，Matrix-Game都提供了可靠的技术基础与实践工具。

AI框架开源项目视频生成模型

打赏

版权及免责申明：本文由@AI工具箱原创发布。该文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站不承担任何相关法律责任。

如若转载，请注明出处：https://www.aipuzi.cn/ai-news/matrix-game.html

THE END

AI工具箱

一个喜欢收集AI工具的小萌新

+ 关注

Matrix-Game：昆仑万维(Skywork AI)开源的世界模型框架，支持实时长视频生成与交互式场景建模

文章目录

一、Matrix-Game是什么？

二、功能特色

2.1 版本功能对比

2.2 核心功能亮点

三、技术细节

3.1 技术架构

3.2 核心技术依赖

3.3 硬件与环境要求

3.4 模型优化策略

四、应用场景

4.1 游戏开发辅助

4.2 虚拟场景模拟

4.3 教育培训

4.4 影视内容创作

五、使用方法

5.1 环境准备

5.2 基础推理：生成静态场景视频

5.3 交互推理：响应外部输入

5.4 与Matrix-3D集成

六、常见问题解答（FAQ）

6.1 环境配置问题

6.2 模型运行问题

6.3 性能优化问题

七、相关链接

八、总结

相关文章