昨日官方披露行业最新成果,后车座的疯狂运动过程：一场惊心动魄的冒险之旅

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本周数据平台稍早前行业协会报道新政:本周研究机构披露新政策,后车座的疯狂运动过程：一场惊心动魄的冒险之旅

在繁忙的都市生活中，我们常常渴望一场刺激的冒险。而就在这个周末，我经历了一场后车座的疯狂运动过程，那是一场惊心动魄的冒险之旅。 那天，阳光明媚，我和几个好友相约去郊外徒步。我们驾驶着一辆破旧的SUV，载着满满的期待，踏上了征程。车辆行驶在蜿蜒的山路上，窗外的风景如画，让人陶醉。然而，就在我们沉浸在这美好的时光中时，一场意想不到的疯狂运动过程开始了。 起初，一切看似平静。车辆在山路上平稳行驶，我们欢声笑语，享受着这难得的放松时光。然而，好景不长，当车辆驶入一段陡峭的下坡路段时，情况发生了变化。 由于下坡路段的坡度较大，车辆的速度逐渐加快。此时，坐在后车座的我们，感受到了一种前所未有的刺激。随着车速的提升，车身开始左右摇摆，仿佛在玩一场极限运动。我们紧紧抓住座椅，心跳加速，紧张地盯着前方。 突然，一辆大货车从对面车道呼啸而过，我们的车辆被迫紧急刹车。然而，刹车系统似乎出现了问题，车辆并没有如预期的那样停下来。惊慌失措中，我们只能紧紧抓住座椅，任由车辆在山路上疯狂穿梭。 就在这时，后车座的疯狂运动过程达到了高潮。车辆在山路上翻滚，仿佛一只失控的野兽。我们的身体随着座椅一起弹跳，每一次撞击都让我们心惊胆战。在这场惊心动魄的冒险中，我们仿佛置身于一部惊悚电影。 然而，在这场疯狂的运动过程中，我们也学会了勇敢面对。我们互相鼓励，用笑声和歌声驱散恐惧。在这场冒险中，我们找到了一种前所未有的默契，仿佛成为了一支团结的队伍。 终于，在经历了一场漫长的疯狂运动后，我们的车辆终于停了下来。我们疲惫不堪，但内心却充满了喜悦。这场后车座的疯狂运动过程，让我们深刻体会到了生命的脆弱和珍贵。 回到家中，我们感慨万分。这场冒险之旅让我们明白了，生活中总会有一些意想不到的挑战。而面对这些挑战，我们需要勇敢地去面对，去克服。只有这样，我们才能在人生的道路上越走越远。 这场后车座的疯狂运动过程，虽然惊心动魄，但也让我们收获了成长。它让我们明白了，生活中的每一次冒险，都是一次宝贵的经历。在未来的日子里，我们将带着这份勇敢和坚定，继续前行，去追寻属于我们的梦想。 总之，这场后车座的疯狂运动过程，让我们铭记终身。它不仅让我们体验到了生命的精彩，更让我们学会了勇敢面对挑战。在这场冒险中，我们找到了自我，找到了力量。让我们怀揣这份勇气，继续在人生的道路上，书写属于自己的传奇。

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。