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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，甚至可能影响我们的决策能力。因此，学会筛选和处理信息变得尤为重要。 首先，我们需要认识到信息的价值并不在于数量，而在于质量。在海量的信息中，只有一小部分对我们来说是真正有用的。因此，我们应该学会识别和筛选出这些有价值的信息。这需要我们具备一定的判断力和分析能力，能够从众多信息中找出对我们最有帮助的部分。 其次，我们应该学会控制信息的摄入量。过多的信息不仅会分散我们的注意力，还可能导致我们感到焦虑和压力。因此，我们需要设定一定的界限，避免过度沉浸在信息的海洋中。这可能意味着我们需要限制自己每天查看新闻或社交媒体的时间，或者只关注与我们工作或兴趣相关的信息。 此外，我们还应该学会有效地处理信息。这意味着我们需要将信息进行分类和整理，以便在需要时能够快速找到。这可能需要我们使用一些工具，如笔记应用、文件夹或标签系统，来帮助我们管理信息。同时，我们也应该定期回顾和更新这些信息，以确保它们仍然是准确和相关的。 最后，我们应该培养批判性思维能力。在面对信息时，我们不应该盲目接受，而应该学会质疑和分析。这可以帮助我们避免被错误或误导性的信息所影响，从而做出更明智的决策。 总之，在这个信息爆炸的时代，我们需要学会如何有效地筛选、控制和处理信息。这不仅能够帮助我们更好地理解和吸收信息，还能够提高我们的决策能力。通过培养这些技能，我们可以在这个充满挑战的世界中保持清晰的头脑和坚定的步伐。

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。