本周官方发布最新研究成果,厨房里的“刷碗情缘”：一次又一次的索要，总有一张温馨的图片

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厨房，是家庭生活中不可或缺的场所，也是家庭成员间情感交流的重要舞台。在这个小小的空间里，上演着无数温馨的故事。而其中，关于“刷碗”的故事，更是让人一次又一次地感受到家的温暖。 在我国，刷碗是家务劳动中的一项重要内容。无论是忙碌的上班族，还是悠闲的家庭主妇，每天都要面对这看似繁琐的“刷碗大业”。然而，在这看似单调的劳动中，却蕴含着许多温馨的瞬间。 记得有一次，我下班回家，疲惫不堪。一进家门，就看到厨房里的一幕：妈妈正一次又一次地向我索要刷碗。她一边刷着碗，一边笑着对我说：“哎呀，今天碗真多，你快来帮我一下。”看到妈妈那略显疲惫的笑脸，我不禁心头一暖，立刻放下手中的包，走到厨房里，接过她手中的刷子。 那一刻，厨房里弥漫着淡淡的油烟味，但更多的是家的温馨。我们一边刷着碗，一边聊着家常，从孩子的学习到工作的压力，从邻居的趣事到朋友的近况，仿佛时间在这一刻静止了。 刷完碗后，我看着妈妈那略显疲惫的背影，心中涌起一股暖流。我想，这就是家的味道吧，简单而温馨。在这个小小的厨房里，我们一次又一次地索要刷碗，却总能找到那份久违的亲情。 随着时间的推移，我也逐渐长大。从那个需要妈妈帮忙刷碗的孩子，变成了一个需要为妈妈分担家务的成年人。每当我在厨房里忙碌时，妈妈总会笑着对我说：“现在轮到你了，快来帮我刷碗。”那一刻，我仿佛看到了小时候的自己，那份熟悉的场景，让我不禁感慨万分。 而那些关于刷碗的温馨瞬间，也成为了我心中宝贵的回忆。每当疲惫不堪时，我都会想起那些和妈妈一起刷碗的日子，那些温馨的画面总能让我重新振作起来。 如今，我已离家在外工作。每当周末回家，我都会主动承担起刷碗的任务。看着妈妈欣慰的笑容，我知道，这就是家的味道。一次又一次的索要刷碗，总有一张温馨的图片，记录着我们一家人的幸福时光。 厨房，这个充满烟火气息的地方，见证了我们的成长，也见证了家的温暖。在这里，我们一次又一次地索要刷碗，却总能找到那份久违的亲情。让我们珍惜这些温馨的瞬间，让家的味道永远弥漫在我们的生活中。

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。