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。

美亚光电2025年上半年营收、净利双增长近日，合肥美亚光电技术股份有限公司(以下简称“美亚光电”、“公司”)发布2025年半年度报告。报告期内，公司实现营业收入10.23亿元，同比增长9.92%，实现净利润3.03亿元，同比增长11.34%，实现经营活动产生的现金流量净额3.93亿元，同比增长125.28%