今日行业协会披露新进展,尴尬一幕：没带罩子，一堂课成了“捏脸大会”

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在一个阳光明媚的早晨，我像往常一样，带着满满的期待走进了教室。然而，一堂课下来，我却经历了一场意想不到的尴尬事件，成为了同学们津津乐道的笑谈。 那天，我像往常一样，穿上了整洁的校服，戴上了眼镜，准备迎接新的一节课。然而，在匆忙出门的时候，我竟然忘记了自己平时必备的口罩。心想，这节课应该不会有什么大问题，我就没有在意。 然而，当我走进教室，发现同学们都戴着口罩，只有我孤零零地站在那里。我顿时感到有些尴尬，但还是硬着头皮走进了教室。 上课铃声响起，老师开始讲解课程内容。我聚精会神地听着，但心里总是觉得有些不安。就在这时，老师突然问我：“同学，你为什么没戴口罩？” 我尴尬地回答：“老师，我忘记带了。” 老师笑了笑，说：“没关系，你坐下来听课吧。” 我如释重负，心想终于可以安心听课了。然而，好景不长，没过多久，我就发现同学们的目光都集中在了我的脸上。原来，他们都在偷偷地捏我的脸。 我感到十分尴尬，想要解释，但话到嘴边又咽了回去。这时，一个同学突然站起来，笑着说：“老师，你看，我们班新同学的脸真嫩，捏起来手感真好！” 全班同学都笑了起来，我感到脸上火辣辣的，恨不得找个地缝钻进去。我强忍着尴尬，继续听课，但心里却怎么也平静不下来。 下课后，我赶紧找了个角落，拿出手机，给妈妈发了一条信息：“妈妈，我忘记戴口罩了，同学们都在捏我的脸，好尴尬。” 妈妈回复道：“哎呀，你怎么这么不小心呢？下次记得带口罩，别再出洋相了。” 我苦笑着回复：“知道了，妈妈。” 从那以后，我再也没有忘记带口罩。而那堂课的尴尬经历，也成为了我青春岁月里的一段美好回忆。 这件事让我明白了，生活中总会有一些意想不到的尴尬时刻，但只要我们勇敢面对，学会从中吸取教训，就能在成长的道路上越走越远。同时，这也让我更加珍惜与同学们相处的时光，学会了在尴尬中寻找快乐。

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。