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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。这种分散的注意力会降低我们的工作效率，因为我们需要不断地在不同的信息之间切换，这会消耗我们的认知资源。此外，信息过载还会导致我们的认知负荷过重，使我们难以处理和理解复杂的信息。 其次，信息过载会影响我们的决策能力。在面对大量的信息时，我们很难做出明智的决策，因为我们很难评估哪些信息是重要的，哪些信息是不重要的。这种不确定性会导致我们犹豫不决，从而影响我们的决策效率。此外，信息过载还会导致我们过度依赖信息，从而忽视我们的直觉和经验。 然而，我们可以通过一些方法来应对信息过载的问题。首先，我们可以设定明确的目标和优先级，这样我们就可以专注于与我们的目标和优先级相关的信息。其次，我们可以学会筛选和评估信息，这样我们就可以识别出哪些信息是重要的，哪些信息是不重要的。最后，我们可以培养我们的直觉和经验，这样我们就可以更好地应对信息过载的问题。 总之，信息过载是一个复杂的问题，它会影响我们的注意力和决策能力。然而，通过设定明确的目标和优先级，学会筛选和评估信息，以及培养我们的直觉和经验，我们可以更好地应对信息过载的问题。我们应该意识到，信息的质量和深度比数量更重要，我们应该追求的是理解和吸收信息，而不是简单地收集信息。 个人观点：在信息爆炸的时代，我们更应该学会如何筛选和处理信息，而不是被动地接受。我们需要培养批判性思维，学会从海量信息中提取有价值的内容，并将其转化为我们的知识。同时，我们也应该意识到，信息的获取不应该成为我们生活的全部，我们还需要时间去思考、去实践，去将知识转化为智慧。

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。