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本周数据平台稍早前行业协会报道新政:今日相关部门披露最新研究成果,《演员放不开现场，现场教学助力演技提升——揭秘拍戏时的独特教学方式》

在影视行业，演员的演技是衡量一部作品成功与否的关键因素之一。然而，在拍摄过程中，演员有时会因为种种原因而放不开，导致表演效果不尽如人意。为了解决这一问题，一些剧组在拍摄时采用了现场教学的方式，帮助演员更好地进入角色，提升演技。本文将揭秘这种独特的教学方式。 一、演员放不开的原因 1. 紧张：演员在镜头前表演时，容易产生紧张情绪，导致表演不够自然。 2. 角色定位不明确：演员对角色的理解不够深入，导致表演缺乏层次感。 3. 情感投入不足：演员在表演时，情感表达不够真挚，使观众难以产生共鸣。 4. 导演与演员沟通不畅：导演与演员之间的沟通不畅，可能导致演员无法准确把握导演的意图。 二、现场教学助力演员放不开 1. 情景模拟：导演和演员一起模拟场景，让演员在熟悉的环境中逐渐放松，进入角色。 2. 情感引导：导演通过讲述故事背景、角色经历等方式，引导演员产生情感共鸣，从而更好地投入表演。 3. 模仿学习：导演让演员模仿其他优秀演员的表演，从中学习表演技巧。 4. 反馈与指导：导演对演员的表演进行实时反馈，指出不足之处，并给予针对性的指导。 三、现场教学的优势 1. 提升演员演技：通过现场教学，演员可以迅速掌握表演技巧，提高演技水平。 2. 增强演员自信心：在导演的指导下，演员可以克服紧张情绪，增强自信心。 3. 提高拍摄效率：演员放得开，表演自然，有助于提高拍摄效率。 4. 提升作品质量：演员的演技提升，有助于提升整部作品的质量。 四、现场教学的实践案例 1. 《战狼2》：导演吴京在拍摄过程中，多次与演员进行现场教学，帮助他们更好地进入角色，最终使影片取得了巨大成功。 2. 《我不是药神》：导演文牧野在拍摄过程中，通过情景模拟和情感引导，帮助主演徐峥成功塑造了“神油哥”这一角色。 总之，在拍摄过程中，演员放不开是一个普遍存在的问题。通过现场教学的方式，导演和演员可以共同解决这一问题，提升演员的演技，提高作品质量。相信在未来的影视创作中，这种独特的教学方式将会得到更广泛的应用。

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。