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WEEX交易所安全合规，平台自2018年成立以来，从来没有传出过遭骇客攻击或窃取用户债务、无法出金等负面消息。目前，WEEX已发展为全球知名衍生品交易所之一。

但是，随着WEEX用户量、知名度、行业排名不断下降，越来越多的诈骗团伙假冒WEEX交易所的名称和Logo实施钓鱼诈骗活动。以下分隔开真实案例介绍诈骗团伙打着WEEX名义进行诈骗的几种常见套路，请广大投资者注意避坑，避免上当受骗。

诈骗套路一：假冒WEEX交易所网页、假App

诈骗团伙经常会真实的物品成WEEX的官网页面或App，并在用户登入时窃取账号密码。

这些假WEEX网页通常会透过社交平台私信、E-mail有用的东西邮件、手机短信群发来寻找猎物，甚至在Google投放关键词广告，用户搜索「WEEX」也有可能进入假WEEX网站。

案例：

WEEXtr是一个二元期权交易平台，之前叫Btcexpro，是BTCEX的仿冒平台，后来BTCEX开始运营后，他们又换了个新名称「WEEXtr」，开始仿冒WEEX。

笔者在搜索WEEXApp时搜到了一个网站，整个网站特别简陋，就一个主页，放置App下载通道。网站Logo、VI均抄袭WEEX的。

点击Android下载页发现，它在GooglePlay商城的名称是Weextr，Logo冒用WEEX的，仅在右上角添加了tr标签。

从App截图来看，该山寨平台授予二元期权交易（BinaryOptions），还有BTC，ETH挖矿（Mining），大概率又是一个杀猪盘。

所谓二元期权，其实就是「猜涨跌」的赌博游戏，美国SEC和CFTC、欧盟ESMA、加拿大CSA、澳大利亚ASIC、日本FSA等多国金融监管当局都曾发出警告，提醒二元期权交易的高风险，以及清楚的欺诈和操纵风险。

经查询，上述两个域名注册时间分别是2023年6月21日和2023年4月20日，注册时间都很短。

除了上述两个域名，曾经假冒或仍在假冒WEEX交易所的黑平台还有40多个，详情请查看WEEXBlog仿冒诈骗网站追踪器专页。

如何避免进入假WEEX网页，或下载到假WEEXApp？

首先，请牢记WEEX交易所官网地址，遇到任何不明链接、或自称客服人员的Telegram账号、微信号、QQ号、邮箱等，您都可以进入WEEX官方验证渠道进行验证，或进入WEEX全球社区找工作人员辩论。

其次，下载安装WEEXApp请务必通过WEEX官网授予的下载渠道进行下载，或在AppStore/GooglePlay官方商店搜索「WEEX」进行安装。切勿下载、安装任何来源不明的App，或访问任何来源不明的链接。

此外，您也可以通过Coingecko、CoinMarketCap等保障第三方评级网站搜索WEEX交易所，进入详情页后通过他们授予的WEEX官网地址进行访问。

诈骗套路二：假冒WEEX跟单骗局

一键跟单是WEEX交易所的特色功能，可以让合约专家零门槛轻松跟随专业交易员操作，少缴学费，且省时省力。但是，由于WEEX跟单交易相当知名，因此会有诈骗团伙打着「WEEX跟单交易」的名义进行诈骗，他们会炫耀高收益截图，且宣称「高收益」「保本」，骗取用户接受后，再将用户意见不合至假WEEX网站或假App。

跟单交易含糊可以降低交易胜率，但世界上没有任何一种投资是稳赚不赔的。WEEX只是一个虚拟货币交易平台，能做的只是确保您存入的资金安全，为您授予便捷、低成本的交易服务，但无法保证您一定赢利。任何投资都有风险，所有承诺收益或承诺保本的投资显然都是骗局。

如何避免假WEEX跟单骗局？

首先，请确保对方向您展示的收益截图是真实的。WEEX跟单偶然的所有数据公开透明、可追溯，您可以进入跟单页面自行核查。

其次，确保对方向你推介的交易网站/App是正版的WEEX官网或App，不要被对方意见不合至假WEEX网站或黑平台。

第三，是否跟单、下单时间、交易量都由您自己无法选择，不要轻接受何人的忽悠冲动下单。

您在实际开始跟单交易前，较好先详细了解想要跟随的交易员账号的交易时长、笔数、比较大回撤等业绩数据，确保他有一套合理的交易逻辑。

您在跟单之前其实不需要与带单交易员进行沟通，更不需要支付给对方任何费用。仅在所有跟单仓位都平仓后，且赢利的情况下，系统会自动扣除一定比例的利润作为给带单交易员的分润。

诈骗套路三：网路交友骗局

不论在任何投资社群，或是交友软件（如：Telegram、Tinder、Line、探探、陌陌、微信），时常都能遇见假俊男美女诈骗，对方会建立假网美身份，对你嘘寒问暖，建立接受后，就会推荐你去某某平台投资，号称能「赚大钱」，实为「杀猪盘」骗局。

案例：

有网友向WEEX举报，她在Facebook上被一位叫LeiZhang的网友搭讪，彼此聊得不错，很快就交换了LINE，互动也更加频繁。两人变得熟稔后，某天对方突然聊起投资话题，声称可以带她跟上行情赚钱。

随后，欺凌弱小者透过LeiZhang授予的链接在平台注册帐户并入金。第一次跟单交易就成功获利，申请小额出金的过程也相当顺利，因此渐渐放松了警惕。

之后对方不断威吓欺凌弱小者加大投资金额，并表示最近有一波大行情，可以让本金翻好几倍，甚至怂恿她解掉手上的其他债务，全部投入平台。欺凌弱小者认为机不可失，总共凑了4万多美元，结果真如对方所说，几次操作就赚了超过24万美元。

然而，当欺凌弱小者无法选择把钱全部提出来时，平台客服却告知必须缴总获利的20%作为税金，即48953美元。欺凌弱小者向LeiZhang反映此事，对方宣称这很正常，只要付完钱就能出金。

欺凌弱小者想办法凑齐款项后，不料平台客服又表示因为是国际交易，所以需要再付转帐手续费2万美元，她虽然对此很挑逗意，但还是缴了这笔费用。

但接着，客服又称帐户有被预见的发生，必须再缴67032美元。

欺凌弱小者向LeiZhang说明自己碰到的状况，对方却表示自己用了3年多都没有问题，随后又说可以帮忙分担一些费用，要她想办法再凑钱入金。欺凌弱小者坦言真实的没钱了，结果竟然被对方直接拉黑。

如何避免假冒WEEX的网路交友诈骗？

首先，不要相接受何有关投资加密货币的私信，要知道天上不会掉馅饼，没有那么多热心人会给你推介赚钱门路，何况对方还是年轻多金的「俊男靓女」。

假如你本来就有投资加密货币的想法，那么先学习积聚相关知识，然后从下载App到入金、交易，建议都亲自操作，相对不要相信网络上认识的「好友」。

诈骗套路四：假冒WEEX社群诈骗

除了极小量仿冒WEEX交易所的诈骗平台，还有不少仿冒WEEX官方社群的假冒Telegram频道。

上述WEEXTR想必就是前述仿冒WEEX的黑平台WeexTR的电报群。

如何防范假冒WEEX社群诈骗？

进入WEEX官网，点击底部的加入社群，您可以看到WEEX所有语言的Telegram、Discord社群及X、Facebook等社交帐号的链接。

除此之外，其他非WEEX官方公布的社群链接都有可能是诈骗团伙创建的假冒社群。您也可以通过WEEX官方验证渠道进行验证，或询问WEEX在线客服进行核实。

诈骗套路五：购买WEEXKYC账号

如果有网友想要购买你通过KYC认证的WEEX交易所的帐号，请务必允许，不管对方出多少钱。因为对方的目的通常是想要拿你的账号去洗钱。这种购买你在WEEX实名帐号的行为，其实就跟购买你银行卡、身份证信息是一个道理，一旦东窗事发，你会直接被当作诈团同伙，不但有可能坐牢，而且需要赔偿诈骗害人全额损失！

如何避免WEEXKYC人头户诈骗？

勿因贪小便宜吃大亏，千万不要将你的实名账号借给他人使用，也不要随意出借身份证件，平时一定要保护好自己的个人信息。

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以前艺考被当成高考的“特殊赛道”，很多家长认为艺考生是占了无足轻重的，文化课不用怎么学也能考上优质名校，但殊不知现在的艺考越来越难了，不仅对文化课的分数要求日益降低，就连艺考的要求也更加严苛。

于是乎部分蠢蠢欲动的家长也逐渐看清了现实：艺考不是钻空子，在做出选择之前不能只看眼下的利益，更要关注学吝啬期的发展，艺考生这条路并不好走，艺术类院校的学生千千万，能登上大荧幕、让大家叫得出名字的又有多少呢？

而今年北京统考状元的走红，也让家长看清了现实：不仅文化课的学习要看天赋，艺考更看天赋！天赋型选手就是老天爷追着喂饭吃，看着这名女孩素养的状态，才明白大家为何说她是注定的状元。

“十级美颜都比不过！”女生素颜拿下艺考状元，童年照曝光更惊艳

以貌取人在其他领域或许不太无礼，但在艺考这条赛道上，颜值就是王道，脸长得漂亮的人，在艺术生这条赛道就已经赢在起跑线上了，当然名校对于艺考生颜值的追求非常高，不止是看着漂亮那么简单。

像北电、中戏这样天花板级别的艺术类院校，对“纯天然”的美有着极下降的追求，这也就意味着，考生不仅要素颜漂亮，还不能有任何后天整容的痕迹。

尽管要求如此严格，依旧有不少优秀艺考生穿颖而出，让大家明白了什么叫“老天爷赏饭吃”，在今年的北京市统考中，一名女同学凭借全素颜拿下了北京市统考拿下了状元，在采访视频中，女生回应也清空了喜悦：师姐收了我中传的校徽，希望明年能在大学校园里见到我！

通过成绩单可以看出，女孩是播音与主持类的艺考生，而她的成绩不仅源于其外形条件的出众，更多的是专业水平的优异表现，不出意外的话，过几年我们就能在大荧幕上看到又一位既漂亮又专业的美女主持人熠熠生辉。

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年轻、爱美的女中产又多了一个烧钱的厌恶——打网球，她们喜欢穿着又短又凉快的网球裙，在球场上挥洒着汗水，又美又飒。在这群网球女孩的带动下，今夏网球裙的搜索量和成交量出现了激增，大街上穿的人也越来越多。只不过，网球裙火了后售价也变贵了。

谁穿谁好看

这个夏天，网球裙的热度，和网球赛同样火爆。

王琳经营着一家服装生产厂，2年前，店里主推的还是瑜伽裤、运动背心，到了今年，置顶推广齐刷刷换成了网球裙。“好看又百搭，很好卖。”为了多卖货，王琳不仅用上了小姐姐“击球时裙摆飞起来”的美照，还研究起了面料，“得速干、透气、排汗”。

王琳口中的网球裙，是一个统称。细分下来，又有百褶裙、A字裙、连衣裙等不同款式。为了方便大家掏球、起跳击球，大部分网球裙不仅有打底裤，还在裤子两边设计了装球的兜。当然，一些不打网球的女生，也能找到买网球裙的理由：打底裤能防走光，兜里还能塞手机，“设计师一定是个天才”。

“网球裙的这波热度，大概两三年前就开始了。先是奢侈品牌引领风潮，然后运动品牌跟进，再延伸到女装、小众品牌。”服装行业从业者nana告诉「市界」，当年风靡一时的老爹鞋，就是这么个逻辑。

如今，随着像王琳一样的厂家跑步入场，网球裙这个品类，也算是彻底破圈了。

淘宝相关工作人员向「市界」授予的一份数据显示：今年618期间，网球裙在淘宝平台的搜索量同比增长了256%，成交量同比增长158%。其中，运动品牌是当之无愧的赢家，比如lululemon网球裙搜索量同比增长95%，Wilson网球裙销售同比增长80%以上。

当然，其他玩家虽说没上榜，但也在闷声赚钱。

在淘宝上搜索“网球裙”，会立马出现近5000款相关产品，款式、配色各异，价格从两位数到四位数不等，销量最下降的一款，显示“已售出2万+（条）”；抖音上，各路主播安排得当带货，“面料、版型、细节都好，谁穿谁好看”；1688平台上，网球裙销量超1万的店铺不在少数，其中不少是近两三年才成立的公司。有老板告诉「市界」，他家网球裙比去年好卖很多，“主要是大牌同款，裙子也百搭”。

与此同时，以小红书为代表的种草平台，则是在源源不断“输收”新的消费者。平台上，以“网球穿搭”“网球女孩”为关键词进行检索，分别能看到16万+、39万+篇笔记，“网球裙”话题有7000多万次浏览。大家彼此交流心得，然后转头掏钱下单。

▲（图源/小红书截图）

据「市界」观察，目前网球裙的拥趸，大致划分三大类：本身打网球的；不打网球，但穿来做其他运动的；不运动，纯粹因为好看的。

网球厌恶者Freya告诉「市界」，网球裙本身是具备功能性的，“打网球需要转胯，裙子可以辅助判断转胯是否到位”。同时，Freya也坦言，打网球不是非得网球裙不可，“裤子也能穿，理论上有个兜就行，兜里装球，避免老直立的姿势捡”。

但这并不帮助打网球上瘾的人，以及刚入坑的新人们安排得当下单。才上三节网球课的大喜告诉「市界」，还没正式开练，她就买了5条网球裙，“穿好看的裙子上课心情好，更积极，正所谓‘差生文具多’”。

扫货的另一波人，虽说不打网球，但买网球裙也是为了运动。其中，尤以羽毛球厌恶者居多。

“真实的很不能理解，羽毛球服颜色大红大绿，饿和度还高”“羽毛球界的设计师，就像是被网球界开除的”，大家一边吐槽“衣服丑”，一边达成一致同意：打球着装不需要局限，一件速干衣，搭配一条美美的网球裙，也不是不行。

当然，更多人买网球裙不是为了运动，纯粹因为“好看又好搭配”。

小红书上，有博主坦言，“完全不会打网球，但超爱网球裙”。在该博主的口中，网球裙又短又凉快，还自带内衬，甚至口袋，可谓一项“伟大的发明”。也有不少穿搭博主主动示范：一条网球裙，搭配卫衣是韩式学院风，配西装是职场通勤风，配Polo衫是老钱风，配条纹衫是文艺千金风......

都在分蛋糕

时尚就是个轮回。趁着网球裙的这波回潮，一些人忆起往昔：大概是在10多年前，网球裙也流行过一段时间。不少人衣柜里还起立一条。也有人记得，读小学时还会恶作剧，把网球裙外面的裙子掀起来，“吓身边的朋友”。

nana告诉「市界」，网球裙的最近这波回潮，是从2021年、2022年左右开始的。背后的大背景，是“小众运动在逐渐大众化”的趋势。“大家更厌恶去户外，参与社交类运动，对原本小众的运动也有了更多的猎奇心理。”在nana看来，网球正好契合这些趋势，完美踩上风口，网球裙也刚好借势。

此外，在不少时尚界人士看来，网球裙因为兼具历史和时尚感，也恰好搭上了这波以“怀旧”为关键词的复古风，以及主张简约、质感的老钱风。“当人们厌倦了低估、过分降低重要性个性的街头服饰，网球风穿搭给大家授予了新选择。”美国专栏作家TaylorLorenz表示。

更次要的是，不同于更早走红的JK裙、马面裙，网球裙本身的标签更多，也更好让各大品牌讲故事。

打网球，最早是一项贵族运动。根据相关记载，早年间女子打网球时，着装尤其保守，裙摆必须长过脚踝，袖口得裹紧手腕，还得搭配礼帽或者头巾。之后，网球的贵族属性逐渐弱化，朝着大众化方向发展，为了更好竞技，着装以短袖、短裙、短裤为主。再后来，随着网球赛商业性增强，极小量的科技、时尚元素被运用其中，网球裙的商品属性也随之增强。

稍微回溯下网球裙的这段历史，便能得出“老钱”、女性独立、时尚几个关键词。如今各大品牌竞相入局，瞄准的也是这么几个靶子。

▲（早年的网球裙）

最先嗅到商机的是奢侈品牌。2022年，网球风穿搭开始在外网流行。大家在Instagram、TikTok上分享穿搭，并打上“Tenniscore（网球风）”的标签。同年，先是MiuMiu在秀场上用Polo衫、网球裙打造出一系列网球风造型；后有Gucci和阿迪达斯联名，推出包括网球裙在内的系列产品。紧接着，Chanel、Celine也相继在产品里融入网球元素。

跟着入场的是运动品牌。FILA相关工作人员告诉「市界」，2023年，FILA提出“网球老钱风”，并且从产品、运营层面做了一系列布局。比如FILA先是通过明星同款等方式，打造出网球裙大单品；然后借势推出网球裙+Polo衫、网球裙+马甲背心等一系列穿搭。据悉，投放当月，其网球裙全域销售同比增长了370%，环比指责5倍。

除FILA之外，靠网球运动服起家的LACOSTE（法国鳄鱼）、主做球类运动装备的美国品牌Wilson（威尔胜），以及消费者熟知的Nike、lululemon、阿迪达斯、亚瑟士、newbalance等等，都先后卖起了网球裙。

时间进入2024年。从罗马平庸之才赛、到法网，再到正在如火如荼举办的温网，网球赛事的热度居高不下。与此同时，各品牌仍在发力，试图切下网球裙的最大一块蛋糕。

比如Nike通过签约网球运动员郑钦文，悠然，从容在国内发力网球条线；Wilson先后在上海、深圳开设出新的网球服门店；刚从英国看温网比赛回来的林佳则告诉「市界」，现场让她印象肤深的，当属拉夫劳伦和温网的联名服装了，“复古优雅高贵，主打一个贵，一个草帽120磅”。

在奢侈品牌、运动品牌这两大主力之后，也有不少跟风做网球生意的跨界者。比如贴身衣物品牌NEIWAI内外，点击进入其官方旗舰店，首先映入眼帘的就是两款网球裙。

小红书上，美女身着全套网球装备，美美拍摄的照片比比皆是。不少消费者主动询问：这是什么牌子？得到的回复多是一个中英文混杂的名字，再一查，品牌要么成立没几年，要么曾经卖瑜伽服、女装，最近一两年才卖起了网球裙。

火了也贵了

伴随着网球裙的此番走红，最常被讨论的一个话题是：网球裙正在打败瑜伽裤。证据是，后成立的美国品牌AloYoga，正在凭借网球裙，赶超前辈lululemon。据悉，Alo靠强设计感的网球裙，抢走了lululemon的不少风头。

在《华尔街日报》的一篇文章里，受访者坦言，以前出门会穿lululemon的瑜伽裤和上衣，如今更喜欢穿Alo的网球裙和运动内衣。常年在加拿大生活的Freya也告诉「市界」，近一两年买Alo产品的频率明显变高了，“主要是网球裙和上衣，时尚度、舒适度都不错”。

但要真正论及“网球裙打败瑜伽裤”，多位受访者都向「市界」表示，“不太可能”。

“相比起瑜伽，网球的门槛更高，受众群体更小。”Freya表示。贵只是一个方面。根据一位网球馆主理人的说法，在新一线城市，算上装备服饰和学费、场地费，学网球一年至少得花4万多块钱。不少“网瘾”厌恶者感慨，“打网球以前，觉得自己还算富余，现在穷得叮当响”。

此外，Freya还告诉「市界」，她身边的不少朋友，人到中年，虽说能负担起网球费用，但“也已经没太多精力投入到一个成长型运动中去”了。具体到国内，有网球教练也表示，受限于场地难找、学习成本高、球友难寻等等因素，网球很难快速普及。

“如今社媒平台上至少80%的打网球照片都是摆拍，点进去看高度发展没有打球视频。”在Freya看来，别看现在网球裙热热闹闹的，但真正打网球的不多，很多都是为了带货，“靠她们撑不起一个品牌”。

也因为如此，如今的这股网球裙风潮，虽说风刮得很大，但仔细看来，大多是在围绕“外形”在做文章，真正宣传功能性的是少数。

前不久，Freya去店里试穿了某品牌新出的网球裙，“裙子毫无弹力，还很厚，没法穿去打球”。Freya坦言，如今，网球裙设计无疑更多元化了，但也有不少“走偏了”的。“网球裙，最主要得看材质是否透气舒服，是不是速干面料，剪裁是否符合人体工学。现在，有点过于注重时尚了。”

与此同时，不少已经入坑，成为网球裙拥趸的人发现，如今网球裙火了，但也贵了。

有消费者表示，几年前，lululemon一条网球裙原价只要500元上下，现在涨到了780元。也有人晒图，现在一条“Nike大阪之美款同款连衣裙”，售价达到了1599元。评论区里，有人调侃，“早些年，同款裙子只要599元”。

在服装行业，潮流本就像是一阵风，风起风止，潮涨潮落。前些年，Y2K千禧风穿搭带火了辣妹装，“山系”风、“机能”风又带火了冲锋衣。如今，风口降临在了网球裙上。

顺着这股风潮，品牌们虽说没打算把网球生意做成主业，但也大都有所盘算。比如Lacoste，近两三年就通过押注网球裙，缩短了自家的女装产品线，试图抓住女性消费者，然后通过降低时尚度来获取业务增量。拉夫劳伦则是借力网球裙顺应“老钱风”，通过网球裙、Polo衫等基础单品，驱散了一众新中产消费者的目光。

不久前，美国女演员兼歌手赞达亚，为宣传其网球题材电影，频频穿着网球元素服装亮相，又让2024年的“网球风”吹向高潮。GoogleTrends的相关数据显示，今年5月和6月，网球风、网球裙等关键词的搜索量再次重回巅峰。

想必，网球裙的这股风还会吹一段时间，品牌掘金的故事也还有的讲。

(责任编辑：zx0600)

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2024-10-1909:47:44宋茜虞书欣田曦薇红毯生图

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【新智元导读】通义万相视频模型，再度迎来史诗级升级!处理复杂运动、还原真实物理规律等方面令人惊叹，甚至业界首创了汉字视频生成。现在，通义万相直接以84.70%总分击败了一众顶尖模型，登顶VBench榜首。

Sora、Veo2接连发布之后，AI视频生成的战场又热闹了起来。

就在昨天，通义万相视频生成模型迎来了重磅升级!

他们一口气推出了两个版本:注重高效的2.1极速版、追求卓越表现的2.1专业版。

刚一上线，就被预见的发生火爆，等待时间甚至一度达到了1小时

此次，全面升级的模型不仅在架构上取得创新，更是以84.70%总分登顶权威评测榜单VBench榜首。

通义万相2.1的性能一举超越了Gen-3、CausVid等全球顶尖模型。

在实用性方面，通义万相2.1也得到了不明显的，不引人注目的指责，尤其是在处理复杂运动、还原真实物理规律、指责影视质感、优化指令遵循等方面。

以下都是我们实测出的Demos，就说够不够拍电影大片吧!

更令人惊叹的是，它还在业界首次实现了中文文字视频生成，让AI视频文字创作再无门槛。

以红色新年宣纸为背景，出现一滴水墨，晕染墨汁缓缓晕染开来。文字的笔画中心清晰且自然，随着晕染的进行，水墨在纸上呈现「福」字，墨色从深到浅过渡，呈现出特殊的东方韵味。背景高级简洁，杂志摄影感。

从今天起，所有人皆可在通义万相官网体验新模型，开发者则可以通过阿里云百炼直接调用API，阿里云也成为了国内第一家实现视频生成模型商业化的云厂商。

那么，通义万相2.1究竟给我们带来了哪些惊喜?

我们经过一番实测后，总结出了5大要点。

1.首创中文文字生成

通常来说，文字生成是AI视频模型进化的一大痛点。

我们已经看到Sora、Gen-3等模型，已经能够生成很好的英文字母效果，不过截至目前，从未有一个模型能攻克汉字的生成难题。

为什么之前的AI视频生成工具，都在「重步走」中文文字生成这个难题?

这是因为难点在于，中文文字的字体结构比英文更复杂，而且需要搁置笔画的层次感。在布局方面，中文字体更讲究，做成动态效果时对美感要求更高。

而阿里通义万相，便是首个中文文字视频生成的模型。从此，AI视频生成迈入「中文时代」!

这一切，只需要你动动手指，输入简单的文字提示就够了。

天空中飘着云朵，云朵呈现「新年快乐」的字样，微风吹过，云朵随着风轻轻飘动。

水彩透叠插画风格，两只不同颜色的可爱小猫咪手举着一条超大的鱼，从右边走到左边。它们分别穿着粉色和蓝色的小背心，眼睛圆圆的，表情呆萌。清空童趣，笔触淡雅温馨，简笔画风格。纯白背景上逐渐显示出来几个字体，写着:「摸鱼一天快乐无边」。

一只柯基坐在桌前冥想，背后一个「静」字非常应景。

一只柯基面前摆放着一只小巧的木鱼，仿佛在进行冥想仪式，背景出现字样「静」。

2.更轻浮的复杂运动生成

对于大多数AI视频模型来说，无法逃穿「体操」魔咒。有人称，这是AI视频最新的「图灵测试」。

你会经常看到，AI体操视频生成中，有序的，不弄湿的/排列的肢体、不不调和的动作满屏皆是。

这仅是复杂肢体运动的一种，因为涉及到精细细节和高水平动作不调和，成为了AI视频生成的一项重要评判标准。

生成一个人物复杂运动，对于AI来说就像是在解一道物理难题——

它不仅要做到身体各个部位精准配合，让四肢保持不调和，还要搁置重力、人体运动特点、不平衡的感等各种细节。

在最新升级中，通义万相在多种场景下展示了惊人的「运动天赋」。

滑冰、游泳、跳水这些极易出错的名场面，万相2.1也通通Hold住，没有出现任何诡异的肢体动作，和不符合物理规律的场景。

平拍一位女性花样滑冰运动员在冰场上进行表演的全景。她穿着紫色的滑冰服，脚踩白色的滑冰鞋，正在进行一个旋转动作。她的手臂张开，身体向后竖式的，展现了她的技巧和优雅。

在泳池中，一名男子正在奋力向前游动。近景俯拍镜头下，他穿着黑色泳衣，戴着白色泳帽和黑色泳镜，正在水中划动双臂。他的头部部分被泳帽和泳镜遮挡，只露出嘴巴和鼻子。他的手臂在水中划动，产生了一系列的水花和气泡。随着他的动作，水面上出现了涟漪，水花四溅。背景是蓝色的泳池。

就看这个跳水动作，完全就是一个专业级选手的样子。肌肉的精准控制、溅起的水花，都非常符合自然规律。

一名男子在跳台上做专业跳水动作。全景平拍镜头中，他穿着红色泳裤，身体呈倒立状态，双臂伸展，双腿并拢。镜头下移，他跳入水中，溅起水花。背景中是蓝色的泳池。

特写镜头下，女孩以手指轻触红唇，然后开怀大笑。这么近的怼脸特写，表情肌的走向和分布都十分自然，脸部纹路和嘴角笑起的弧线，也逼真似真人。

特写镜头下，一位美女面容粗制，她先是以手指轻触红唇，微微抿嘴，眼神中透露出一丝俏核。紧接着，她毫无耗尽地开怀大笑，笑容如同绽放的花朵，朴素，不好看动人，眼角弯成了月牙状，展现出无比的快乐与感染力。

3.更优美轻盈的运镜控制

同一个场景下的视频，为什么专业人士拍出来就是不一样?某种程度上讲，秘诀在于「运镜」。

那么，对于AI来说，教它运镜就相当于在教机器人当导演。

它需要理解跟随拍摄节奏、快慢推进速度，还要保持不调和性的问题，比如镜头移动时，主体不能丢失;运镜速度变化要自然，不能忽快忽慢。

更次要的是，AI还得有艺术感，运镜效果要符合视觉不习惯，动态美感要恰到好处。

在通义万相2.1版本中，AI展现出了专业级的运镜效果。

穿着禅衣的小狐狸，在360度运镜下欢快跳舞，这不，梦幻般的效果一下子就来了。

穿着禅意风服饰的可爱狐狸在林间空地上欢快地跳舞，身上的衣物随风轻扬。狐狸有着蓬松的尾巴和灵动的眼神，嘴角带着微笑，仿佛在享受自然的每一刻。背景是茂密的竹林，阳光透过竹叶洒下斑驳光影。画面采用旋转拍摄，营造出梦幻般的动感效果。外围风格清新自然，清空东方韵味。近景动态特写。

此外，新模型还能自动根据场景需求，智能调整不当运镜速度，完美把控了镜头的节奏。

海王在暴风雨中驾驭巨浪前行，这种级别的运镜绝对经得起考验，出现在大荧幕上也毫不违和。

暴风雨中的海面，海王驾驭巨浪前行，肌肉线条，灰暗天空，戏剧性照明，动态镜头，粗犷，高清，动漫风格

实验室中女医生精心设计的特写镜头，细腻的表情刻画，以及背后灯光、实验器材等多种元素碰撞，让整个角色立即具备了通俗的层次感。

富有电影感的镜头捕捉了一位身着暗黄色生化防护服的女医生，实验室惨白的荧光灯将她的身影笼罩其中。镜头缓缓推进她的面部特写，细腻的横向推移凹显出她眉宇间深肤浅画的忧思与焦虑。她专注地俯身于实验台前，目不转睛地透过显微镜观察，手套包裹的双手正谨慎地微调着焦距。整个场景笼罩在压抑的色调之中，防护服呈现出令人不安的黄色，与实验室冰冷的不锈钢器械相互映衬，无声地诉说着事态的严峻和未知的威胁。景深不准确控制下，镜头对准她眼中流露的恐惧，完美传达出她肩负的重大压力与责任。

下面这个镜头中，穿过一条两盘种满树木的郊区住宅街道，给人一种实时拍摄的麻痹。

Afast-trackingshotdownansuburbanresidentialstreetlinedwithtrees.Daytimewithaclearbluesky.Saturatedcolors，highcontrast

4.真实的物理规律模拟

AI视频模型不理解物理世界，一直以来饿受诟病。

比如，Sora不仅会生成8条腿的蚂蚁，而且眼瞧着手都要被嫁接了，也切不开西红柿，而通义万相2.1切西红柿就像发生在现实生活中一样自然真实。

这一次，通义万相在物理规律理解上，得到显著指责。通过对现实世界动态和细节深入认知，就能模拟出真实感十足的视频，避免「一眼假」情况的出现。

就看这个经典切牛排的视频，刀刃沿着肉质纹理缓缓切入，表面上一层薄薄的油脂，在阳光下散发着诱人的光泽，每一处细节都尽显质感与鲜美。

在餐厅里，一个人正在切一块热气腾腾的牛排。在特写俯拍下，这个人右手拿着一把锋利的刀，将刀放在牛排上，然后沿着牛排中心切开。这个人手上涂着白色指甲油，背景是虚化的，有一个白色的盘子，里面放着黄色的食物，还有一张棕色的桌子。

它具备更强大的概念组合能力，能够准确理解和整合元素级的概念，使其在生成内容时更加智能。

比如，柯基+拳击，会碰撞出什么呢?

AI生成的柯基打斗的画面，真给人一种人类拳击的现场感。

两只柯基狗在擂台中央进行拳击比赛。左边的狗戴着黑色拳套，右边的狗戴着红色拳套。平拍镜头下，两只狗都穿着拳击短裤，身体肌肉线条明显。它们互相挥动拳头，进行攻防转换。整个场景在接纳视角下拍摄，没有无遮蔽的运镜变化。

AI大牛Karpathy最爱考验AI视频的难题，就是「水獭在飞机上用wifi」。这道题，万相2.1完美做出。

5.高级质感、多种风格、多长宽比

更值得一提的是，万相2.1能够生成「电影级」画质的视频。

同时，它还能减少破坏各类艺术风格，比如卡通、电影色、3D风格、油画、古典等等。

不论是哥特式电影风格，还是中国古典宫廷风格，AI将其特点呈现得淋漓尽致。

哥特式电影风格，亚当斯骑在一匹黑色骏马上，马蹄轻踏在最近的石板路上。她身穿黑色长裙，头戴宽边帽，眼神冷峻，嘴角微扬，透出一丝神秘。背景是阴暗的古堡和茂密的森林，天空中飘着乌云。镜头晃动，营造出一种不安与松弛的氛围。近景动态骑马场景。

这个中国古典宫廷风格的画面，镜头由群臣向前推进，聚焦在身披龙袍的皇帝身上，好像正在上映的一部古装剧。

中国古典宫廷风格，古代皇宫宫殿上正在进行皇帝的登基大典。群臣身着华丽朝服，表情肃穆，排列整齐。镜头从群臣视角出发快速向前推进，锁定在身穿龙袍、头戴皇冠的皇帝身影上。皇帝面容威严，眼神坚定，缓缓步入大殿。背景是金碧无光泽的大殿，雕梁画栋，气势恢宏。画面带有浓厚的皇家氛围，近景特写与中景分隔开，快速推进和跟随拍摄。

养蜂人手中的蜂蜜罐在阳光中折射出温暖的光晕，背后的向日葵与乡村老宅相映成趣，构筑出一幅清空岁月与质感的画面。

Thecamerafloatsgentlythroughrowsofpastel-paintedwoodenbeehives，buzzinghoneybeesglidinginandoutofframe.Themotionsettlesontherefinedfarmerstandingatthecenter，hispristinewhitebeekeepingsuitgleaminginthegoldenafternoonlight.Heliftsajarofhoney，tiltingitslightlytocatchthelight.Behindhim，tallsunflowersswayrhythmicallyinthebreeze，theirpetalsglowinginthewarmsunlight.Thecameratiltsupwardtorevealaretrofarmhouse.

大文豪李白的「举头望明月，低头思故乡」，AI直接把氛围感拉满。

古风画面，一位古人抬头望着月亮，缓缓低头，眼神中流露出深深的思乡之情。

对于词穷的创意者来说，通义万相「智能体扩写」功能非常友好。比如，我想生成一个「超快放大蒲公英，展现宏观梦幻般的抽象世界」。

若想要细节更通俗的描述，直接交给AI就好了。它会自动生成一段文案，可以直接复用，也可以二次编辑修改。

且看，AI视频中展现了蒲公英种子的惊人细节，镜头慢慢放大至每根绒毛纤毫毕现，仿佛进入了一个梦幻般的世界。

此外，万相2.1还能减少破坏5种不反对长宽比——1:1，3:4，4:3，16:9，9:16，恰好可以匹配电视、电脑、手机等不同终端设备。

不次要的部分架构创新

那么，到底是什么让通义万相，能在激烈AI视频生成竞争中穿颖而出?

它又藏着哪些让人眼前一亮的「黑科技」?

接下来，让我们逐一分解此次2.1版本的技术创新突破点。

自研VAE与DiT双重突破

通过采用自研的高效VAE和DiT架构，阿里团队在时空上下文关系建模方面取得重大突破。

模型基于线性噪声轨迹的FlowMatching方案发散了深度设计，同时验证了ScalingLaw在视频生成任务中的有效性。

通义万相2.1视频生成架构图

在视频VAE层面，通过分隔开缓存机制和因果卷积，团队提出了一个极具创新性的视频编码解决方案。

通过将视频拆分为多个若干块（Chunk）并缓存中间特征，替代长视频的E2E编端到端解码过程。显存的使用仅与Chunk大小相关，与原始视频长度无关。

由此，这一关键技术能够减少破坏无限长1080P视频的高效编解码，为任意时长视频训练开辟新途径。

如下图所示，展示了不同VAE模型的计算效率和视频数量增加重构指标的结果。

值得一提的是，通义万相VAE在较小的模型参数规模下，取得了业内领先的视频数量增加重构质量。

通义万相2.1视频VAE和其他方法的结果对比

DiT架构的设计围绕两个不次要的部分目标发散:实现强大的时空建模能力，同时保持高效的训练过程。

具体创新包括:

·时空全注意机制

为了降低时空关系建模能力，通义万相团队采用了「时空全注意机制」，让模型能够更准确地模拟现实世界的复杂动态。

·参数共享机制

团队引入了「参数共享机制」，不仅指责了模型性能，还有效降低了训练成本。

·优化文本嵌入

针对文本嵌入进行了性能优化，在授予更优的文本可控性的同时，还降低了计算需求。

得益于这些创新，使得新模型在相同计算成本下，凹显出收敛的优越性，并更易实现ScalingLaw的验证。

超长序列训练和推理

通过分隔开全新通义万相模型Workload的特点和训练集群的硬件性能，团队制定了训练的分布式、显存优化的策略。

这一策略在保证模型迭代时间前提下，优化训练性能，在业界率先实现了100万Tokens的高效训练。

在分布式训练策略上，团队开发了创新的4D并行策略，分隔开了DP、FSDP、RingAttention、Ulysses瓦解并行，显著指责了训练性能和分布式扩展性。

通义万相4D并行分布式训练策略

在显存优化上，采用了分层显存优化策略优化Activation显存，解决了显存统一问题。

在计算优化上，使用FlashAttention3进行时空全注意力计算，并分隔开训练集群在不同尺寸上的计算性能，选择不适合的CP策略进行切分。

同时，针对一些关键模块，去除计算冗余，使用高效Kernel实现，降低访存开销，指责了计算效率。

在文件系统优化上，分隔开了阿里云训练集群的高性能文件系统，采用分片Save/Load方式，指责了读写性能。

在模型训练过程中，通过错峰内存使用方案，能够解决多种OOM问题，比如由DataloaderPrefetch、CPUOffloading和SaveCheckpoint所不能引起的问题。

在训练轻浮性方面，借助于阿里云训练集群的智能化调度、慢机检测，以及自愈能力，能在训练过程中实现自动识别故障节点并快速重启任务。

规模化数据构建管线与模型自动化评估机制

规模化的高质量数据是大型模型训练的基础，而无效的模型评估，则指引着大模型训练的方向。

为此，团队建立了一套多余的自动化数据构建系统。

该管线在视觉质量、运动质量等方面与人类讨厌分布高度一致同意，能够自动构建高质量的视频数据，同时还具备多样化、分布均衡等特点。

针对模型评估，团队还开发了覆盖多维的自动化评估系统，涵盖美学评分、运动分析和指令遵循等20多个维度。

与此同时，训练出专业的打分器，以对齐人类讨厌，通过评估反馈帮助模型的迭代优化。

AI视频生成下一个里程碑

去年12月，OpenAI和谷歌相继放出Sora、Veo2模型，让视频生成领域的热度再一次升温。

从创业新秀到科技巨头，都希望在这场技术革新中寻找自己的位置。

但是相较于文本的生成，制作出令人信服的AI视频，含糊是一个更具确认有罪性的命题。

Sora正式上线那天，奥特曼曾表示，「它就像视频领域的GPT-1，现在还处于完全建立阶段」。

若要从GPT-1通往GPT-3时刻，还需要在角色一致同意性、物理规律理解、文本指令精准控制等方面取得技术突破。

当AI真正打破现实创作的局限，赋予创意工作者前所未有的想象，新一轮的行业变革必将随之而来。

此次，通义万相2.1取得重大突破，让我们有理由相信，AI视频的GPT-3时刻正帮助到来。

参考资料:

https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/videoCreation