本月监管部门公开最新动态,回乡大巴车最后一排的温暖时光

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在那个冬日里，我坐在回乡大巴车的最后一排，望着窗外渐渐模糊的风景，心中涌起一股莫名的温暖。大巴车行驶在回家的路上，我仿佛能感受到家乡的气息，那是一种久违的亲切感。 窗外，雪花飘飘，一片片轻盈的雪花落在车窗上，留下一道道淡淡的痕迹。我回想起小时候，每当冬天来临，家乡的孩子们都会欢快地在雪地里玩耍，那无忧无虑的时光仿佛就在眼前。而如今，我已经长大成人，远离家乡，在异乡拼搏。如今，我终于可以回到那个熟悉的地方，感受那份久违的温暖。 大巴车最后一排的座位，是我回乡路上的首选。那里没有拥挤，没有嘈杂，只有我和我的思绪。我望着窗外，思绪万千。我想起了小时候和父母一起回家的情景，那时候的大巴车没有现在这么舒适，但我们的心却紧紧相连。如今，父母已经年迈，而我也成为了他们心中的牵挂。 坐在最后一排，我看到了许多熟悉的面孔。他们或是我儿时的玩伴，或是我家乡的亲人。他们有的带着孩子，有的背着行囊，有的则是独自一人。他们的脸上都洋溢着回家的喜悦，那种喜悦仿佛能感染到周围的人。 大巴车在蜿蜒的山路上行驶，颠簸的路面让车厢内的乘客们不时发出一声声叹息。然而，这并没有影响大家的心情。大家互相交谈着，分享着彼此的故事。我听到了一位阿姨讲述她在外地的打拼经历，听到了一位叔叔讲述他在异乡的奋斗历程。这些故事让我深感敬佩，也让我更加珍惜自己的家乡。 车窗外，风景如画。远处的山峦连绵起伏，近处的田野一片金黄。家乡的景色总是那么美丽，让人流连忘返。我望着窗外，心中涌起一股强烈的归属感。我深深地爱着我的家乡，那片生我养我的土地。 终于，大巴车驶进了家乡的小镇。车上的乘客们纷纷下车，踏上了回家的路。我也随着人流，来到了熟悉的街头巷尾。家乡的街道依旧熟悉，那些熟悉的店铺，那些熟悉的面孔，都让我倍感亲切。 回到家中，父母已经准备好了一桌丰盛的晚餐。我坐在餐桌前，看着父母那布满皱纹的脸庞，心中涌起一股暖流。我明白了，无论我走到哪里，家永远是我最温暖的港湾。 回乡大巴车最后一排的时光，让我感受到了家的温暖。那是一种久违的感动，一种无法用言语表达的喜悦。在这个寒冷的冬日，我带着这份温暖，继续前行。我相信，在未来的日子里，我会更加珍惜家乡的每一份美好，更加努力地拼搏，为了那个我深爱的家乡。

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。