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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，信息的泛滥有时会导致我们的认知负担加重，甚至影响我们的决策能力。因此，如何有效地筛选和处理信息，成为了一个值得我们深思的问题。 首先，我们需要认识到，不是所有的信息都是有价值的。在信息爆炸的时代，我们每天都会接触到大量的信息，但其中很多信息对我们来说并没有实际意义。因此，我们需要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，我们需要培养自己的信息筛选能力。这包括学会使用各种工具和技巧来过滤掉无关紧要的信息，以及学会从大量的信息中提取出关键信息。这需要我们不断地学习和实践，提高自己的信息处理能力。 此外，我们还需要学会控制自己的信息摄入量。过多的信息不仅会占用我们的时间，还会分散我们的注意力。因此，我们需要学会控制自己的信息摄入量，避免被无关紧要的信息所干扰。这需要我们具备一定的自制力和自我管理能力。 最后，我们需要认识到，信息的处理和吸收是一个长期的过程。我们不能期望在短时间内就能完全理解和吸收所有的信息。因此，我们需要有耐心，不断地学习和思考，逐步提高自己的信息处理能力。 总之，面对信息过载的问题，我们需要学会筛选和处理信息，提高自己的信息处理能力。这需要我们具备判断力、批判性思维能力、信息筛选能力、自制力和自我管理能力。同时，我们还需要有耐心，不断地学习和思考，逐步提高自己的信息处理能力。 个人观点：在信息爆炸的时代，我们不能被信息所淹没，而应该学会成为信息的主人。我们需要不断地学习和思考，提高自己的信息处理能力，从而更好地利用信息，提高我们的生活质量和工作效率。同时，我们也需要保持警惕，避免被虚假和有害的信息所误导。只有这样，我们才能真正地从信息中受益，而不是被信息所困扰。

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。