3D 生成的行业新标杆，这一次由国产玩家树立。
万万没想到，这样一个堪比游戏全景视角的场景，竟然只由一张图片生成？！
在 360 ° 自由环视下，由亭子一隅延伸出的画面始终保持内容一致：
面对更考验几何、色彩能力的场景，也能生成比较真实自然的 3D 世界。
仔细看，画面所呈现的几何关系（如位置、大小、形状）和遮挡关系基本挑不出毛病，不同区域的颜色也没有突兀的地方。
更神奇的是，我们还能随心所欲控制运动轨迹。
比如先让图片来个直行：
然后立马再来个蛇形走位，拐一个 S 弯：
甚至，对比李飞飞 World Labs 团队所采用的方法，新模型还支持更大范围的移动。
原图是酱婶儿的：
李飞飞 World Labs 团队让这张图的视角逐渐推进，最终生成结果如下：
而 Matrix-3D 新模型生成的场景明显更为丰富，全景视角下空间感也更为强烈。
不卖关子了，Matrix-3D 正是国产玩家昆仑万维最新推出的 3D 世界生成框架。
作为一个融合全景视频生成与 3D 重建的统一框架，它从单图像出发，能够生成高质量、轨迹一致的全景视频，并直接还原可漫游的 3D 空间。
官方测评显示，Matrix-3D 在多个主流评估指标上优于 360DVD、Imagine360 和 GenEx，取得全景视频生成任务的 SOTA 成绩。同时，在相机轨迹引导下的生成任务中，Matrix-3D 也在视觉质量和相机可控性方面超越现有方法。
那么，Matrix-3D 是如何从一众竞争对手中脱颖而出的呢？
树立 3D 世界生成新标杆
事实上，Matrix-3D 并非昆仑万维第一次在世界模型领域大秀肌肉 ~
早在今年 2 月，这家公司就推出全新自研的世界模型—— Matrix 系列，成为中国第一家同时推出 3D 场景生成、可交互视频生成模型的探索空间智能的企业。
今年 5 月 13 日，昆仑万维也正式开源了（17B+）Matrix-Game 大模型，即 Matrix-Zero 世界模型中的可交互视频生成大模型。Matrix-Game 是 Matrix 系列在交互式世界生成方向的正式落地，也是工业界首个开源的 10B+ 空间智能大模型，它是一个面向游戏世界建模的交互式世界基础模型，专为开放式环境中的高质量生成与精确控制而设计。
如今几个月过去，Matrix-3D 算是昆仑万维在确立领先优势后持续投入、不断优化的阶段性成果。
并且这一次，从效果和技术突破两方面来看，Matrix-3D 的优势还在扩大。
从比较直观的生成效果来看，Matrix-3D 目前具备以下核心优势：
场景全局一致：支持 360 ° 自由视角浏览，几何结构准确、遮挡关系自然，纹理风格统一。
生成场景范围大：与现有场景生成方法相比，支持更大范围的、可 360 ° 自由探索的场景生成。
生成高度可控：同时支持文本和图像输入，结果与输入高度匹配，支持自定义范围与无限扩展。
泛化能力强：基于自研 3D 数据与视频模型先验，可生成丰富多样的高质量场景。
生成速度快：首个 Feed-Forward（前馈神经网络）全景 3D 场景生成模型，生成速度更快。
话不多说，直接来看更多玩法 ~
首先，Matrix-3D 最极简的玩法是，开局只给它一张参考图（然后还你整片森林 bushi。
咔咔一顿输出后，不仅能看到镜头环绕石堆的全景效果（补全了河流、白云等周围环境），而且连每一块石头的物理光影也能随之正确变换。
给图片加上提示词，沉浸式体验游戏的 feel 立马出来了。
一个方块像素化的景观，包含山脉、树木、水体、天空、云朵，类似《我的世界》风格，高分辨率，色彩鲜艳，纹理细节丰富，氛围宁静。
虽然只提供了某一帧画面，但它也能轻松还原整个场景，形成了一个可供玩家自由探索的游戏世界。
是不是很有《我的世界》内味儿了 ~
与此同时，正如开头提到的，Matrix-3D 还支持玩家自由控制运动轨迹。
仅"看一眼"某个山坡的局部图，再结合用户提供的轨迹图，就能从各种方位开启第一视角爬山之旅。
而且不止 S 弯和直行，切换成其他轨迹也是 OK 的。（比如右前方前进）
值得一提的是，Matrix-3D 还支持将全景视频转化为 3D 世界。
如此一来，我们就能直接对图片展开自由探索：
最后更关键的是，Matrix-3D 还支持无限续写。
就是说，当用户生成一段场景后，还可以在此基础上对场景进行扩写。
跳过参考图和提示词，第一段 be like：
基于第一段，镜头继续来到旁边的另一座研究基地。
可以看到，整个基地的面貌更完整了，而且没有丢失第一段中的关键素材（如第一座基地中分散在各角落的人）。
如此"俄罗斯套娃"后，最终用户将得到一个贴近提示词的科幻大片场景：
一座建在冰川上的未来研究基地，配有发光穹顶和先进机械，四周环绕着冰封景观，具有科幻美学风格，画面极为细致精美。
顺带一提，Matrix-3D 提供两种场景重建方案——基于前馈神经网络的方案 10s 即可完成场景重建，而基于 3DGS 优化的方案可重建出更精细逼真的场景。
小结一下，Matrix-3D 能树立行业新标杆，正是因为它在生成质量上实现了多项关键进步。
而且不止模型能力变强，从技术方面看，背后还蕴藏着团队对多项行业技术难题的成功突破。
包括但不限于下面这些：
相比基于透视图训练的主流思路，全景图可以突破视觉范围限制；
相比主流的点云渲染策略，网格渲染能有效提升几何一致性和色彩一致性；
基于前馈式网络的 3DGS 优化策略，能加速 3D 生成；
利用合成数据，3D 场景数据稀缺的问题能够得到解决；
……
凭借产品 + 技术的双重优势，Matrix-3D 再次刷新 3D 世界生成的行业标杆。
下面我们继续深入扒一扒 Matrix-3D 背后的技术细节。
背后技术细节
整体而言，Matrix-3D 主要通过引入全景表示、条件视频生成与 3D 重建模块，突破了现有方法在视角范围、几何一致性和视觉质量上的限制。
其核心模块及大致作用如下：
1、轨迹引导的全景视频生成模块：根据用户输入的图片 / 文字，生成符合给定相机轨迹的全景视频。
2、双路径可选择的全景 3D 重建模块：提供分别主打精细和生成速度的两种方案，来将全景视频变成一个可自由探索的 3D 场景。
3、Matrix-Pano 数据集：一个大规模高质量合成数据集，包含 116K 条带有相机轨迹、深度图和文本注释的静态全景视频序列。
对于上述组件，接下来我们按照以下思路进行详细拆解：
1）为什么要这样设计？
2）怎样实现这个设计？
3）如何训练这个模型？
为什么选用全景图而非透视图？
一上来，团队就从全局考虑了 3D 场景生成的泛化性问题。
受限于 3D 场景数据的稀缺性，目前的主流思路是利用图像或视频生成模型作为先验来实现强泛化。
简单说，前者通过捕捉 2D 图像中的纹理或细节等特征来辅助构建 3D 世界，后者则通过学习相机环视时的视角变化（由视频模型生成），来模拟空间结构和生成 3D 场景。
然而这类方法都是在透视图上进行训练，仅能覆盖小范围的场景，一旦用户超出该范围查看场景时，就会有明显的场景边界，影响用户的沉浸体验以及 VR/AR 等下游应用。（下图左半部分）
因此，为了保证生成的场景支持任意地点、任意角度查看，团队选用了全景数据作为场景生成的中间表达。
一般而言，全景图可以覆盖 360 ° 的水平视角和 180 ° 的垂直视角，支持用户在任意角度查看。一旦将多个位置的全景图拼接在一起构成全景视频，就能包含 3D 世界生成所需的所有信息。（上图右半部分）
三个核心模块实现单图 / 文本→ 3D 世界生成
借助全景视频中间表达，Matrix-3D 具体则通过三个核心模块实现从单图 / 文本到 3D 世界的生成：
全景图生成模块：从用户输入的文本或透视图生成全景图；
可控全景视频生成模块：根据用户指定的探索轨迹和范围精准生成全景图视频；
3D 场景生成模块：从全景图视频中解码出 3D 场景，支持用户自由探索。
训练阶段的优化设计
训练开始前，团队将重点放在为视频扩散模型提供更精准的参考条件上。
其中，全景图的生成通过 LoRA 微调生图模型实现。
为了生成可控的全景视频，团队基于首帧的全景图和深度信息搭建了一个初始的 3D 网格，然后沿着用户设定的路径对这个网格进行渲染，作为后续视频生成的参考。
相较于当前主流的点云渲染策略，通过网格渲染得到的信号能包含准确的前后景遮挡关系，且不会出现噪声条纹。
因此有效提升了生成结果的几何一致性和色彩一致性。
然后就是根据这些精准的条件信号进行训练。
在训练视频生成模型时，团队首先对场景网格渲染结果进行编码，并将其对应的 Mask（遮罩图）下采样，再将这两者和噪声隐向量在通道维度（channel dimension）拼接，一起作为模型的输入。
团队称这一设计简单有效，保证了生成结果与输入条件信号高度相符，提升了模型的控制精度。
同时，团队在模型的 DiT 模块中引入了 Cross Attention 机制，用于融合残缺视频序列和完整视频序列对应的隐向量。
这一设计进一步增强了模型输出与输入条件的匹配度，提高了全景视频生成的精度和泛化能力。
此外，为了加速训练过程，团队在视频基模上进行 LoRA 微调，而非全量参数训练。
当视频生成完成后，最终还需要将其转化为可交互的 3D 场景。对此，团队设计了两种不同的重建方式：
基于深度估计 + 透视图 3DGS 优化，可以生成精细的高质量场景；
基于前馈式网络（Feed-Forward Network）的 3DGS 优化，主打快速生成。
后者用 Transformer 网络直接从视频隐空间预测全景 3DGS 的各个属性，且为了加速网络收敛，提出了先训练深度、再训练其他参数的分步训练策略。
Matrix-Pano 数据集
当然，以上训练也离不开一个高质量的数据集—— Matrix-Pano。
现有的 3D 场景数据集通常存在质量和成本方面的问题。不仅普遍规模较小、质量参差不齐，且缺乏精确的相机和几何标注；同时，真实世界 3D 场景数据的采集成本也非常高昂。
而 Matrix-Pano 则完全基于 Unreal Engine（虚拟引擎）构建，具备高仿真的物理和视觉效果，包含 116K 全景视频，共 22M 全景帧，涵盖室内室外 504 个高质量 3D 场景及多样的天气与光照条件。
此外，所有视频均配有精确的相机与轨迹标注。
为了支撑如此大规模、高质量的视频数据采集，团队还专门设计了一整套自动化轨迹生成与采集系统。
概括而言，这套系统主要通过三步实现高质量的视频采集：
轨迹生成：提出了一种高效的轨迹采样算法以生成合理且视觉连贯的相机路径，最终仅保留长度超过 18 米的轨迹，以保证视频序列的动态性。
高仿真精确碰撞检测：采用边界框代理进行路径仿真，实时剔除发生几何剪切或物体穿透的轨迹，保证全景视频运动过程的物理合理性。
工业级相机控制：结合控制理论对相机的位置和角度进行平滑处理，保证生成的视频具有工业级的物理平滑效果。
通过上述多步骤的数据生成与筛选流程，团队最终保留了 116k 个高质量全景静态视频序列，每个序列均附带对应的 3D 探索路径。
昆仑万维：瞄准空间智能
以上不难看出，昆仑万维确实在 3D 世界生成领域投入了大量心血。
而这一切背后，实则蕴藏着他们对"空间智能"这一前沿技术领域的更大野心。
何谓空间智能？简单来说，就是让机器突破传统二维视觉的限制，能够像人类一样感知、理解并作用于三维空间。
根据量子位智库发布的报告，目前它实际上分为两个层面：物理的三维世界和数字的三维世界。
在数字世界里，空间智能的代表应用即为 3D 场景生成，以李飞飞 World Labs、腾讯 HunyunWorld-1.0 为代表（当然也包括 Matrix-3D），这些应用通过生成高质量的 3D 内容，为 VR 虚拟现实、游戏开发和影视制作等领域提供强大的技术支持。
而在物理世界，空间智能的应用主要体现在自动驾驶、具身智能领域。这些场景在强调感知与理解的同时，更加注重"行动"能力，对交互性的要求也更高。
例如，自动驾驶汽车需要实时感知周围环境并做出决策，具身智能机器人需要在复杂环境中进行物理交互。
而最终，其目标是构建世界模型，即通过数字化的方式模拟和预测物理世界的运行规律，实现完美"人机交互"。
总而言之，对各行各业来说，空间智能普遍被视为"实现 AGI 的关键一步"，属于那种"有条件要上，没有条件创造条件也要上"的核心技术。
具体到昆仑万维，实际上 Matrix-3D 的出现并非偶然，而是其长期战略布局与技术积淀的自然成果。
昆仑万维 Matrix 系列世界模型正是其在 AGI 路径上的关键动作，包括 5 月正式开源的「可交互视频生成 Matrix-Game 大模型」，以及今天同样开源的「Matrix-3D 大模型」——通过 3D 世界的自动生成，赋能 AI 对空间的识别与理解能力，这代表着其在"空间智能"方向上的重要探索。
这也符合昆仑万维一直以来的" All in AGI 与 AIGC "战略规划。
过去三年，他们在视觉多模态、深度学习、强化学习等核心技术领域持续投入，先后推出了多项重磅产品与平台。
包括天工超级智能体（Skywork Super Agents）、AI 音乐创作平台 Mureka、AI 短剧平台 SkyReels、AI 社交产品 Linky 等，形成了" AI 前沿基础研究——基座模型—— AI 矩阵产品 / 应用"的全栈式 AI 产业链。
其中，空间智能作为多模态发展的延伸方向，已成为不可或缺的一环。
Matrix-3D 的出现，正是这一战略体系向"空间理解"能力进一步延伸的体现。它不仅整合了公司在多模态模型方面的技术积累，也进一步提升了昆仑万维在世界模型与空间智能赛道上的竞争优势。
当然，理念落到实处也离不开切切实实的人力、物力支持。
自 2023 年宣布" All in AGI 和 AIGC "以来，昆仑万维在 AI 研发上投入了大量资金和技术人员。
公开财报显示，2024 年公司的研发费用飙升至 15.4 亿元，同比增幅达 59.5%，占总营收比重的 27% 以上；进入 2025 年第一季度，这一增长趋势仍在延续，研发费用达到 4.3 亿元，同比增长 23.4%，约占营收的 26%。
光投钱还不够，去年其研发团队达到 1554 人，占总人数的 73.41%，在国内 AI 企业中跻身前列。
所以说，Matrix-3D 能够取得这一阶段的技术领先，实属"水到渠成"。
Anyway，尽管空间智能仍处于发展的早期阶段，但不可否认，拥有资金、技术与人才三重优势的昆仑万维，或许早已在这条通往未来的赛道上占据了先发位置。
1.GitHub：https://github.com/SkyworkAI/Matrix-3D
2.HuggingFace：https://huggingface.co/Skywork/Matrix-3D
3.Technical report：https://github.com/SkyworkAI/Matrix-3D/blob/main/asset/report.pdf
4.Homepage：https://matrix-3d.github.io/
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