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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，从而影响我们的思考和决策能力。 首先，信息过载会导致我们的注意力分散。在面对大量的信息时，我们很难专注于某一个特定的主题或问题。这种分散的注意力会降低我们的工作效率，因为我们需要不断地在不同的信息之间切换，这会消耗大量的时间和精力。此外，信息过载还会导致我们的认知负荷过重。我们的大脑需要处理和存储大量的信息，这会消耗大量的认知资源，从而影响我们处理其他任务的能力。 其次，信息过载会影响我们的决策能力。在面对大量的信息时，我们很难做出明智的决策，因为我们很难评估和比较所有的信息。这会导致我们做出错误的决策，从而影响我们的生活和事业。此外，信息过载还会导致我们过度依赖外部信息，从而忽视自己的直觉和判断。这可能会导致我们做出不适合自己的决策，从而影响我们的幸福感和满足感。 然而，我们可以通过一些方法来应对信息过载的问题。首先，我们可以限制我们获取信息的渠道和数量。我们可以选择只关注对我们最有价值的信息，而不是试图获取所有的信息。这可以帮助我们集中注意力，从而提高我们的工作效率和决策能力。其次，我们可以培养我们的信息筛选和处理能力。我们可以通过学习和实践来提高我们评估和比较信息的能力，从而做出更明智的决策。此外，我们还可以培养我们的直觉和判断力，从而减少对外部信息的依赖。 总之，信息过载是一个普遍存在的问题，它会影响我们的注意力、认知负荷和决策能力。然而，我们可以通过限制信息的获取、培养信息处理能力和提高直觉判断力来应对这个问题。这样，我们就可以更好地利用信息，从而提高我们的生活质量和工作效率。 个人观点：在信息爆炸的时代，我们更应该学会筛选和处理信息，而不是被动地接受。我们应该根据自己的需求和目标来选择信息，而不是被信息所左右。只有这样，我们才能真正地利用信息，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。