本月行业协会传达最新研究成果,抖音看片：短视频时代的观影新潮流

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随着互联网技术的飞速发展，短视频平台如雨后春笋般涌现，抖音作为其中的一员，以其独特的魅力吸引了大量用户。在这个信息爆炸的时代，人们对于娱乐和消遣的需求日益增长，抖音看片成为了短视频时代的一种观影新潮流。 抖音看片，顾名思义，就是用户在抖音这个平台上观看各种类型的影片。从电影预告、电视剧片段，到短片、纪录片，甚至是用户自制的微电影，抖音看片几乎涵盖了所有影视类型。这种观影方式打破了传统影视观看的时空限制，让用户可以随时随地、随心所欲地观看自己感兴趣的影片。 首先，抖音看片具有极高的便捷性。用户只需打开抖音APP，搜索相关关键词，就能轻松找到自己想看的影片。而且，抖音的推荐算法非常智能，会根据用户的观看喜好，推荐更多类似的影片，让用户在短时间内找到自己喜欢的作品。 其次，抖音看片具有丰富的内容。在抖音上，不仅有国内外热门电影、电视剧的片段，还有许多独立电影人、短视频制作团队的作品。这些作品题材广泛，风格多样，为用户提供了丰富的观影选择。 再者，抖音看片具有互动性。用户在观看影片时，可以随时发表评论、点赞、转发，与其他用户交流观影心得。这种互动性让影片不再是一个孤立的个体，而是成为了一个连接人与人之间的桥梁。 然而，抖音看片也存在一些问题。首先，由于抖音平台的用户基数庞大，影片质量参差不齐。一些低俗、低劣的影片可能会出现在用户的推荐列表中，影响用户的观影体验。其次，抖音看片的时长限制，使得一些用户无法完整地欣赏到影片的精彩部分。 尽管如此，抖音看片仍然受到了广大用户的喜爱。以下是一些抖音看片的亮点： 1. 精选影片：抖音平台上的影片都是经过筛选的，保证了影片的质量。 2. 热门推荐：抖音的推荐算法会根据用户的观看喜好，推荐更多热门影片。 3. 互动性强：用户可以随时发表评论、点赞、转发，与其他用户交流观影心得。 4. 个性化推荐：抖音会根据用户的观看历史，推荐更多个性化的影片。 总之，抖音看片作为短视频时代的一种观影新潮流，为用户提供了便捷、丰富的观影体验。在享受这种观影方式的同时，我们也要关注影片质量，提高自己的审美水平。相信在未来的日子里，抖音看片会越来越完善，为用户带来更多优质的观影体验。

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。