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在现代社会，我们经常面临着信息过载的问题。每天，我们被大量的新闻、社交媒体更新和电子邮件轰炸，这使得我们很难集中注意力，深入思考。这种现象对我们的思维方式和决策过程产生了深远的影响。 首先，信息过载导致我们倾向于浅尝辄止。我们经常在多个任务之间快速切换，而不是深入研究任何一个问题。这种多任务处理的习惯可能会降低我们的工作效率和创造力。研究表明，频繁地在任务之间切换会消耗我们的精力，使我们难以保持专注。 其次，信息过载也影响了我们的记忆和学习能力。当我们被大量信息包围时，我们很难记住所有内容。这导致我们依赖外部资源来存储和检索信息，而不是依赖我们自己的记忆。这种依赖可能会削弱我们的认知能力，使我们在没有外部帮助的情况下难以解决问题。 然而，信息过载并非全无益处。它迫使我们发展出筛选和处理信息的能力。我们学会了如何快速识别重要信息，忽略无关内容。这种能力在快节奏的现代生活中至关重要。 尽管如此，我们仍需要找到方法来应对信息过载。以下是一些建议： 设定优先级：确定哪些信息对你最重要，哪些可以忽略。这可以帮助你集中精力处理最重要的任务。 定期休息：长时间处理信息会消耗你的精力。定期休息可以帮助你恢复精力，提高工作效率。 限制信息来源：减少你关注的信息来源数量。这可以帮助你避免信息过载，专注于最重要的内容。 培养深度思考的习惯：花时间深入思考问题，而不是仅仅停留在表面。这可以帮助你发展出更深入的理解和见解。 总之，信息过载是现代生活不可避免的一部分。我们需要学会如何有效地处理和利用信息，而不是被它压垮。通过设定优先级、定期休息、限制信息来源和培养深度思考的习惯，我们可以更好地应对信息过载，提高我们的工作效率和生活质量。

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。