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在现代社会，人们越来越重视个人隐私和数据安全。随着科技的发展，我们每天都在产生大量的数据，这些数据的存储和处理方式对个人隐私保护至关重要。本文将探讨如何在数字时代保护个人隐私，并提出一些实用的建议。 首先，我们需要认识到个人隐私的重要性。隐私不仅是个人权利的一部分，也是社会信任和秩序的基石。在数字时代，我们的个人信息可能被用于各种目的，包括广告推送、信用评估等。因此，保护个人隐私不仅是保护自己，也是维护社会秩序。 其次，了解和掌握基本的网络安全知识是保护个人隐私的第一步。这包括设置强密码、定期更新密码、不点击可疑链接、不在公共网络上进行敏感操作等。这些基本措施可以大大降低个人信息泄露的风险。 再者，使用加密技术也是保护个人隐私的有效手段。无论是电子邮件、即时通讯还是文件存储，都应尽可能使用加密技术。这样即使数据被截获，也无法被轻易解读，从而保护了信息的安全。 此外，我们还应该关注法律法规对个人隐私的保护。了解相关的法律条款，知道自己的权利和义务，可以在遇到隐私侵犯时采取正确的行动。同时，支持和推动相关法律的完善也是每个公民的责任。 最后，对于企业来说，保护用户隐私不仅是法律责任，也是赢得用户信任的关键。企业应该建立严格的数据保护政策，对员工进行隐私保护培训，并定期进行安全审计，确保用户数据的安全。 综上所述，保护个人隐私需要我们从多个角度出发，采取综合措施。这不仅是技术问题，也是社会问题，需要每个人的参与和努力。我们应该提高自己的隐私保护意识，学习相关知识，采取实际行动，共同构建一个更加安全、信任的数字社会。

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。