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在现代社会，我们经常面临着信息过载的问题。随着科技的发展，我们获取信息的渠道越来越多，速度也越来越快。然而，这并不意味着我们能够更好地理解和吸收这些信息。相反，信息的泛滥往往导致我们难以集中注意力，从而影响我们的思考和决策能力。 首先，信息过载会导致我们的注意力分散。在面对大量的信息时，我们很难专注于某一个特定的主题或问题。这不仅会降低我们的工作效率，还可能导致我们错过重要的信息。例如，当我们在浏览社交媒体时，我们可能会被各种无关紧要的信息所吸引，从而忽略了真正重要的信息。 其次，信息过载可能会影响我们的判断力。在面对大量的信息时，我们很难对这些信息进行有效的筛选和评估。这可能会导致我们做出错误的决策，甚至可能会被虚假或误导性的信息所欺骗。例如，在网络上，我们可能会看到各种各样的新闻和观点，但很难判断哪些是真实的，哪些是虚假的。 最后，信息过载可能会对我们的心理健康产生负面影响。面对大量的信息，我们可能会感到焦虑和压力，这可能会导致我们出现失眠、抑郁等心理问题。此外，过度依赖信息也可能导致我们失去独立思考的能力，从而变得容易受他人影响。 综上所述，信息过载对我们的注意力、判断力和心理健康都可能产生负面影响。因此，我们需要采取一些措施来应对信息过载的问题。例如，我们可以限制自己接触信息的时间，避免过度依赖信息；我们也可以学会筛选和评估信息，避免被虚假或误导性的信息所欺骗；此外，我们还可以培养自己的独立思考能力，避免过度依赖他人的观点。 总之，信息过载是一个值得我们关注的问题。我们需要认识到信息过载的负面影响，并采取相应的措施来应对这个问题。只有这样，我们才能在信息泛滥的时代中保持清晰的头脑，做出正确的决策。

9 月 19 日消息，阿里开源全新动作生成模型通义万相 Wan2.2-Animate，该模型同时支持动画和替换两种模式，输入一张角色图片和一段参考视频，可将视频角色的动作、表情迁移到图片角色中，赋予图片角色动态表现力；同时还可在保留原始视频的动作、表情及环境的基础上，将视频中的角色替换为图片中的角色。该模型支持驱动人物、动漫形象和动物照片，可应用于短视频创作、舞蹈模板生成、动漫制作等领域。 去年年初，阿里推出了 Animate Anyone 模型，基于该模型的「全民舞王」功能一度火爆全网，兵马俑、萌宠跳科目三的视频在社交平台刷屏。但此前的技术框架无法同时控制动作、表情和环境交互，生成的视频依旧存在不自然的问题。此次，通义万相团队构建了一个涵盖说话、面部表情和身体动作的大规模人物视频数据集，并基于通义万相图生视频模型进行后训练。Wan2.2-Animate 将角色信息、环境信息和动作等，规范到一种统一的表示格式，实现了单一模型同时兼容两种推理模式；针对身体运动和脸部表情，分别使用骨骼信号和隐式特征，配合动作重定向模块，实现动作和表情的精准复刻。在替换模式中，团队还设计了一个独立的光照融合 LoRA，用于保证完美的光照融合效果。实测结果显示，Wan2.2-Animate 在视频生成质量、主体一致性和感知损失等关键指标上，超越了 StableAnimator、LivePortrait 等开源模型，是目前性能最强的动作生成模型，在人类主观评测中，Wan2.2-Animate 甚至超越了以 Runway Act-two 代表的闭源模型。自今年 2 月以来，通义万相已连续开源 20 多款模型，在开源社区和三方平台的下载量已超 3000 万，是开源社区最受欢迎的视频生成模型之一。通义万相模型家族已支持文生图、文生视频、图生视频、人声生视频和动作生成等 10 多种视觉创作能力。