Matrix-3D：昆仑万维(SkyWork AI)开源的一款融合全景视频生成与3D重建的统一框架

一、Matrix-3D是什么

Matrix-3D 是昆仑万维SkyWork AI团队开源的一款融合全景视频生成与3D重建的统一框架，旨在解决传统3D生成技术依赖多视图输入、视角范围受限、几何一致性不足等问题。其核心创新在于通过单张图像或文本输入，生成高质量、轨迹一致的全景视频，并直接还原为可自由漫游的3D空间，支持360°无边界探索。

与现有方法（如李飞飞World Labs的360DVD、腾讯HunyunWorld-1.0等）相比，Matrix-3D在生成范围、可控性、视觉质量上实现了显著突破。例如，输入一张局部场景图片（如亭子一角），模型可自动补全河流、云层等周围环境，并保持几何结构与光影变换的物理合理性。该项目不仅开源了模型代码，还提供了大规模合成数据集Matrix-Pano及详细技术报告，为3D生成领域的研究与应用提供了完整工具链。

二、功能特色

Matrix-3D的核心优势体现在以下五个方面：

1. 场景全局一致性

支持360°水平视角与180°垂直视角的自由浏览，生成的3D场景在几何关系（如物体位置、形状）、遮挡关系（如前后景层次）及纹理风格上保持高度一致。例如，输入一张动漫风格村庄的概念图，模型能生成延伸至地平线的花田与风车，且所有视角下色彩与细节均统一。

2. 大范围场景生成

突破传统透视图生成的“边界效应”，通过全景图拼接技术实现无限扩展的探索空间。实测显示，其生成范围比主流方法（如World Labs）扩大至少50%，用户可沿自定义轨迹（如S形弯道或直线前进）连续探索，而不会出现场景断裂或内容重复。

3. 高度可控的生成方式

• 多模态输入：支持文本描述（如“科幻冰川研究基地”）或单张图像作为输入，结果与提示词高度匹配。

• 轨迹定制：用户可通过绘制运动路径（如右前方前进）控制生成视角，甚至实现“无限续写”——在已生成场景基础上扩写新区域（如从一座基地延伸至相邻建筑）。

• 双重建模式：提供基于前馈神经网络的快速生成（10秒完成）和基于3D高斯溅射（3DGS）优化的高精度生成，满足不同场景需求。

4. 强泛化能力与生成速度

依托自研的Matrix-Pano数据集和视频模型先验，可生成多样化的高质量场景（如室内外、不同天气光照条件）。其前馈网络架构使其成为首个Feed-Forward全景3D生成模型，速度较传统迭代式方法提升90%以上。

5. 技术指标领先

在主流评估集上，Matrix-3D的全景视频生成质量（如PSNR、SSIM）和相机控制精度均达到SOTA（State-of-the-Art），尤其在遮挡处理与色彩连贯性上优于同类方案。

三、技术细节

1. 系统架构

Matrix-3D通过三大核心模块实现从单图到3D世界的转换：

• 全景图生成模块：基于LoRA微调的图像生成模型，将输入文本或透视图转化为360°全景图。

• 可控全景视频生成模块：以场景网格（Mesh）渲染图为条件，通过视频扩散模型生成符合指定相机轨迹的全景视频。关键创新在于采用网格渲染替代点云渲染，避免噪声条纹，提升几何与色彩一致性。

• 3D场景生成模块：提供双路径重建：

• 优化路径：对视频超分后应用3DGS优化，输出高精度3D结构；

• 前馈路径：用Transformer直接从视频隐空间预测3DGS属性，10秒内完成重建。

2. 训练优化设计

• 条件信号强化：将网格渲染结果与掩码图（Mask）下采样后拼接，作为视频扩散模型的输入，确保生成内容与条件信号严格匹配。

• 跨模态注意力机制：在DiT模块中引入Cross Attention，融合残缺与完整视频序列的隐向量，提升生成精度。

• 分步训练策略：先训练深度预测网络，再优化其他3DGS参数，加速模型收敛。

3. Matrix-Pano数据集

为解决3D数据稀缺问题，昆仑万维基于Unreal Engine构建了包含11.6万条全景视频（22M帧）的合成数据集，覆盖504个室内外场景及多样光照条件。其创新点包括：

• 自动化轨迹采样：结合Dijkstra最短路径与Hermite曲线平滑，生成物理合理的相机路径（长度>18米）。

• 工业级碰撞检测：通过边界框代理实时剔除几何剪切或物体穿透的轨迹，保证视频物理合理性。

四、应用场景

Matrix-3D的突破性能力使其在多个领域具备广泛应用潜力：

1. 游戏与影视制作

• 快速原型设计：开发者输入概念图即可生成可探索的游戏场景（如《我的世界》风格方块世界），制作周期从周级缩短至小时级。

• 虚拟拍摄：从实拍照片生成3D场景，简化特效制作流程，降低成本90%以上。

2. 虚拟现实（VR/AR）

生成360°沉浸式空间，支持用户自由行走与交互，适用于虚拟旅游、线上展览等场景。

3. 建筑设计

将建筑图纸或现场照片转化为3D模型，辅助设计验证与客户展示，误差可控制在2cm以内。

4. 具身智能与自动驾驶

构建可控的模拟环境，用于机器人导航训练或自动驾驶系统测试，提升安全性与泛化能力。

5. 工业设计与文化遗产

• 产品建模：通过零件照片生成3D打印用CAD模型，某车企测试中设计迭代周期缩短65%。

• 文物数字化：扫描文物照片生成交互式3D模型，博物馆试点中用户互动时长提升3倍。

五、相关官方链接

• GitHub代码库： https://github.com/SkyworkAI/Matrix-3D

• HuggingFace模型： https://huggingface.co/Skywork/Matrix-3D

• 项目主页： https://matrix-3d.github.io/

总结

Matrix-3D作为昆仑万维在空间智能领域的重要成果，通过全景视频中间表达与模块化设计，实现了单图生成高质量、可自由探索的3D世界，在全局一致性、生成范围与可控性上树立了行业新标杆。其开源生态与多样化应用场景，为游戏开发、影视制作、VR/AR等领域提供了高效工具，同时推动了3D生成技术向AGI关键路径——空间智能的迈进。