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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，我们应该学会区分哪些信息是重要的，哪些是可以忽略的。这需要我们具备一定的判断力和批判性思维能力。 其次，我们应该学会利用工具和技术来帮助我们筛选信息。例如，我们可以使用搜索引擎来快速找到我们需要的信息，或者使用RSS阅读器来订阅我们感兴趣的网站和博客。这些工具可以帮助我们节省时间，让我们能够更专注于那些对我们有价值的信息。 此外，我们还应该培养自己的信息素养。这意味着我们需要学会如何评估信息的可靠性，如何识别虚假信息和误导性信息。这需要我们具备一定的知识储备和经验，也需要我们保持警惕和怀疑的态度。 最后，我们应该学会管理我们的注意力。在信息泛滥的时代，我们的注意力是一种宝贵的资源。我们应该学会如何分配我们的注意力，如何避免被无关紧要的信息分散注意力。这需要我们具备一定的自律和自控能力。 总之，面对信息过载的问题，我们需要学会筛选和处理信息，培养自己的信息素养，管理我们的注意力。只有这样，我们才能在这个信息爆炸的时代中保持清晰的头脑，做出明智的决策。 个人观点：在信息爆炸的时代，我们更应该注重信息的质量而非数量。我们应该学会利用工具和技术来帮助我们筛选信息，同时培养自己的信息素养和注意力管理能力。只有这样，我们才能在这个充满挑战的时代中保持竞争力，实现自己的目标。

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。