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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，技术的进步为我们提供了更多的隐私保护工具。例如，加密技术可以帮助我们保护通信内容不被未授权的人访问。使用端到端加密的通讯应用可以确保只有发送者和接收者能够阅读消息内容。此外，虚拟私人网络（VPN）可以帮助我们在公共网络上安全地浏览互联网，防止我们的网络活动被监控。 其次，个人行为也是保护隐私的关键。我们应该定期更新我们的密码，并使用强密码，以防止账户被破解。同时，我们也应该避免在不安全的网站上输入个人信息，因为这些信息可能会被恶意软件捕获。在社交媒体上，我们应该谨慎分享个人信息，因为这些信息可能会被不法分子利用。 此外，了解和使用隐私设置也是保护隐私的重要一环。许多在线服务和应用程序都提供了隐私设置，允许用户控制他们的个人信息如何被使用和分享。我们应该花时间了解这些设置，并根据个人偏好进行调整。 最后，教育和意识也是保护隐私的重要组成部分。我们应该不断学习关于隐私保护的最新信息和技术，以便更好地保护自己。同时，我们也应该教育家人和朋友关于隐私保护的重要性，共同构建一个更加安全和私密的网络环境。 个人观点：在数字化时代，保护个人隐私是一项持续的挑战。通过采用先进的技术手段和保持警惕的个人行为，我们可以在很大程度上保护自己的隐私。然而，这需要我们不断学习、适应和更新我们的知识和技能。只有通过持续的努力和警觉，我们才能在这个充满风险的数字世界中保持安全。

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。