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在现代社会，我们经常面临着信息过载的问题。每天，我们被大量的新闻、社交媒体更新和电子邮件轰炸，这使得我们很难集中注意力，深入思考。这种现象不仅影响了我们的工作效率，也对我们的心理健康产生了负面影响。因此，学会如何有效地管理信息，成为了一个重要的技能。 首先，我们需要认识到信息过载的严重性。它不仅会分散我们的注意力，还可能导致决策疲劳，使我们在面对重要决策时感到力不从心。为了应对这一挑战，我们可以采取一些策略来优化我们的信息处理方式。 一个有效的方法是设定明确的信息筛选标准。这意味着我们需要确定哪些信息对我们来说是真正重要的，哪些可以忽略。这可以通过建立一个优先级系统来实现，比如使用标签或者文件夹来分类信息。这样，我们就可以快速地找到我们需要的信息，而不会被无关的内容所干扰。 其次，定期清理和整理信息也是非常重要的。这不仅包括删除不再需要的文件和邮件，也包括取消订阅不再感兴趣的新闻源和社交媒体账号。通过这种方式，我们可以减少信息的流入，从而有更多的时间和精力去关注对我们真正有价值的信息。 此外，培养深度工作的习惯也是对抗信息过载的一个好方法。深度工作是指在没有干扰的情况下，集中精力进行认知要求高的活动。通过设定固定的工作时间和环境，我们可以提高工作效率，减少因频繁切换任务而产生的注意力分散。 最后，我们还需要学会适时地“断开连接”。这意味着在一天中的某些时段，我们可以选择不查看手机或电脑，给自己一些时间来放松和思考。这不仅有助于我们从信息过载中恢复过来，也有助于我们保持创造力和灵感。 综上所述，管理信息过载是一个需要我们持续努力的过程。通过设定筛选标准、定期整理信息、培养深度工作习惯和适时断开连接，我们可以更有效地处理信息，提高我们的生活质量和工作效率。在这个信息爆炸的时代，学会如何管理信息，是我们每个人都需要掌握的技能。

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。