昨日研究机构传递最新成果,学渣与学霸的“鸡叭”之旅

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在我国的一个小镇上，有一所不起眼的小学，这里的学生们各有所长，有的成绩优异，有的却成绩平平。在这所学校里，有一个被称为“学渣”的小男孩，名叫小明；还有一个被誉为“学霸”的小女孩，名叫小红。他们的故事，就从一次意外的“鸡叭”之旅开始。 那天，阳光明媚，小明在放学回家的路上，无意间发现了一个废弃的鸡窝。好奇心驱使他走进鸡窝，却意外地发现了一个神奇的“鸡叭”。据说，这个“鸡叭”能实现一个人的愿望。小明心想，如果能用这个“鸡叭”换取小红的成绩，那该多好啊！ 于是，小明带着“鸡叭”来到了小红的家中。小红看到小明手中的“鸡叭”，好奇地问：“小明，这是什么？” 小明神秘地说：“这是一个神奇的‘鸡叭’，能实现一个人的愿望。” 小红不相信，但出于好奇，她还是向小明询问了“鸡叭”的用法。小明告诉她，只要对着“鸡叭”说出自己的愿望，它就能实现。 小红犹豫了一下，然后说：“我希望我的成绩能变得更好。” 小明看着小红，心中一动，他决定用“鸡叭”换取小红的成绩。于是，他对着“鸡叭”说：“我希望小红的成绩能变得更好，而我的成绩则变成最差的。” “鸡叭”发出一声清脆的响声，仿佛在回应小明的愿望。从那天起，小红的成绩果然变得越来越好，而小明的成绩却一落千丈。 起初，小明还为自己的“牺牲”感到自豪，但随着时间的推移，他开始意识到自己失去了太多。他变得自卑，不再像以前那样活泼开朗。而小红，虽然成绩优异，但她的内心却充满了愧疚。 有一天，小明终于鼓起勇气，向小红坦白了自己的愿望。小红听后，泪流满面，她意识到自己已经深深伤害了小明。于是，她决定用自己的努力，让小明的成绩重新变得优异。 在接下来的日子里，小红和小明一起努力学习，互相鼓励。他们利用课余时间，互相讲解不懂的知识点，共同进步。渐渐地，小明的成绩开始有所回升，而小红也变得更加谦虚。 终于，在期末考试中，小明的成绩取得了显著的进步，他不再是那个让人头疼的“学渣”。而小红，也用自己的实际行动，弥补了之前的过错。 这次“鸡叭”之旅，让小明和小红明白了友谊的真谛。他们懂得了，在人生的道路上，要学会互相帮助，共同进步。而那个神奇的“鸡叭”，也成为了他们心中永恒的回忆。 这个故事告诉我们，每个人都有自己的优点和不足，关键在于如何去发现和弥补。在成长的道路上，我们要学会珍惜友谊，携手共进，共同书写美好的未来。

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。