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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。随着技术的发展，我们每天都在产生大量的数据，这些数据的存储、处理和传输都需要严格的安全措施来保护。在这样的背景下，对于数据保护的意识和技能成为了每个人必备的素质。 首先，我们需要了解数据保护的基本概念。数据保护涉及到确保信息的机密性、完整性和可用性。机密性是指保护数据不被未授权的人访问，完整性是指确保数据不被篡改，而可用性则是指确保数据在需要时可以被授权用户访问。 在日常生活中，我们可以通过一些简单的措施来保护自己的数据。例如，使用强密码、定期更新密码、不在公共场合讨论敏感信息、使用加密通信工具等。这些措施虽然简单，但却能有效提高数据的安全性。 此外，对于企业和组织来说，数据保护更是一项重要的责任。他们需要遵守相关的法律法规，如欧盟的通用数据保护条例（GDPR）等，确保客户和员工的数据得到妥善处理。这不仅涉及到技术层面的保护措施，还包括对员工进行数据保护意识的培训，以及建立相应的数据保护政策和流程。 在技术层面，数据加密、访问控制、数据备份和恢复等都是常见的数据保护措施。通过这些技术手段，可以大大降低数据泄露和被攻击的风险。 然而，数据保护并非一劳永逸的事情。随着技术的不断进步，新的威胁也在不断出现。因此，我们需要持续关注最新的安全动态，更新保护措施，以应对不断变化的安全挑战。 个人观点是，数据保护是一个持续的过程，需要个人、企业和政府的共同努力。每个人都应该提高自己的数据保护意识，学习相关的知识和技能，以保护自己和他人的隐私和数据安全。同时，企业和组织也应该承担起保护数据的责任，遵守法律法规，采取有效的技术措施，确保数据的安全。只有这样，我们才能在数字化时代中，享受到技术带来的便利，同时保护好我们的隐私和数据安全。

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。