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在现代社会，人们越来越重视个人隐私和数据安全。随着科技的发展，我们每天都在产生大量的数据，这些数据的存储和处理方式对我们的隐私保护至关重要。在这篇文章中，我们将探讨如何通过技术手段和个人行为来保护我们的隐私。 首先，技术的进步为隐私保护提供了新的可能性。例如，加密技术可以确保数据在传输过程中不被未授权的第三方访问。使用端到端加密的通讯应用可以保护我们的对话不被监听，而加密的云存储服务则可以保护我们的文件不被未经授权的访问。此外，区块链技术以其不可篡改的特性，为数据的安全性提供了新的保障。 其次，个人行为也是保护隐私的关键。我们应该定期更新密码，并且使用强密码，以防止账户被破解。同时，我们也应该避免在不安全的网络环境下进行敏感操作，比如在公共Wi-Fi下登录银行账户。此外，我们还应该定期检查和调整社交媒体账户的隐私设置，以限制个人信息的公开范围。 在日常生活中，我们还应该注意保护自己的生物识别信息，如指纹和面部识别数据。这些信息一旦泄露，可能会带来严重的后果。因此，我们应该谨慎使用需要这些信息的服务，并确保它们有足够的安全措施来保护我们的生物识别数据。 最后，教育和意识的提高也是保护隐私的重要一环。我们应该了解最新的隐私保护技术和政策，以便更好地保护自己。同时，我们也应该教育我们的家人和朋友，让他们意识到保护隐私的重要性。 个人观点：在数字化时代，保护个人隐私是一项持续的挑战。我们需要不断学习新的技术和方法，同时也要提高自己的安全意识。通过结合技术手段和个人行为，我们可以更好地保护自己的隐私，享受科技带来的便利，同时确保我们的个人信息安全。

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。