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在我国这个充满活力的大家庭中,我们四个人结伴而行,共同度过了无数欢乐时光。每当回忆起那些换着玩的日子,心中总是涌动着一种难以言喻的温暖和幸福。我们四个人换着玩的感觉,就像一首美妙的乐章,奏响了青春的旋律。 记得那是一个阳光明媚的周末,我们四个人相约来到了郊外的一片草地上。这里绿意盎然,鸟语花香,正是我们放松心情、尽情玩耍的好地方。我们换着玩,从早到晚,乐此不疲。 首先,我们玩起了“老鹰捉小鸡”的游戏。我扮演“老鹰”,而其他三位伙伴则变成了“小鸡”。在游戏中,我使出浑身解数,试图捉住“小鸡”。而“小鸡”们则机智地躲闪,互相掩护。一时间,草地上欢声笑语,热闹非凡。虽然我未能成功捉到“小鸡”,但大家玩得都非常开心。 接着,我们玩起了“丢手绢”的游戏。这次,我成了“丢手绢”的人。我小心翼翼地将手绢丢在草地上,然后迅速跑开。其他三位伙伴则开始寻找手绢。不一会儿,他们就发现了手绢,纷纷向我扑来。我灵巧地躲过了他们的攻击,继续奔跑。这个游戏不仅考验了我们的反应速度,还增进了我们之间的默契。 午餐时间,我们找了一块树荫下的草地,铺上野餐垫,开始享用美食。大家一边品尝着美味的食物,一边分享着彼此的生活琐事。这时,我们四个人换着玩的感觉,就像一股暖流,温暖了我们的心房。 午饭后,我们决定去河边散步。沿着河岸,我们欣赏着美丽的风景,感受着大自然的气息。这时,我们四个人换着玩的感觉,又像是那悠悠的河水,流淌在我们的心间。 傍晚时分,我们来到了一片树林。在这里,我们玩起了“猜谜语”的游戏。我出题,其他三位伙伴猜答案。谜语一个接一个,大家绞尽脑汁,猜得津津有味。这个游戏不仅让我们增长了知识,还让我们感受到了友谊的珍贵。 夜幕降临,我们依依不舍地离开了这片美丽的草地。回首这一天的时光,我们四个人换着玩的感觉,仿佛一幅美丽的画卷,永远定格在我们的记忆中。 如今,我们已经长大,各自走上了不同的道路。然而,那段换着玩的日子,那份真挚的友谊,却始终陪伴着我们。我们四个人换着玩的感觉,让我们懂得了珍惜,懂得了感恩。在未来的日子里,我们将带着这份美好的回忆,继续前行,携手共度更多美好的时光。
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。