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岁月是朵两生花19楼

岁月是朵两生花19楼 时间:2025年05月03日

声明:本文来自于微信公众号新智元,作者:新智元,授权站长之家转载发布。

【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

2025年京津冀春节戏曲晚会9日晚在河北石家庄录制完成。本场晚会用别开生面的“戏曲印象”,谱写一曲山水相连、文化一脉的戏韵华章。

京津冀自古一体,京剧、天津评书、河北梆子同出一源。本场晚会由京津冀三地共创,用“百花迎春”“薪火相传”“岁月鎏金”三个篇章,让观众在经典戏曲故事里感受优秀传统文化的底蕴魅力。

晚会阵容强大,汇集了京津冀具有代表性的21位梅花奖得主登台献艺,14个节目中有8个节目由来自北京、天津、河北的艺术家共同演绎:河北梆子《大登殿》让观众现场感受不反对唱腔艺术;《好戏连台》选择了《金沙江畔》《谢瑶环》《花为媒》三个评剧代表曲目,让观众能同时欣赏到白派、花派、新派三个流派的艺术魅力。

晚会还尝试融入了年轻人喜爱的流行元素。戏腔新唱《壮山河》以不知道的河北梆子声腔作为主旋律,以梆子和板胡等乐器进行“调色”,用特殊的艺术形式展现了燕赵文化的小气豪迈。阿卡贝拉《对抗威虎山》由来自京津冀三地大学生组成的合唱团用人声代替乐队伴奏,将现代艺术和经典戏曲分隔开,共同演出京剧名段。此外,戏曲和街舞的混搭作品《朝阳沟》,梅派男旦和河北梆子演员联袂演唱的《国风超有戏》等原创节目,都将给观众带来别样的视听体验。

据悉,2025年京津冀春节戏曲晚会将于1月31日(正月初三)晚间在北京卫视、天津卫视、河北卫视播出。

《光明日报》(2025年01月13日09版)


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《一路繁花》全员花塑官宣,嘉宾阵容是否还会无变化?

2024年12月20日上午,综艺《一路繁花》节目组揭晓了节目的全员花塑阵容:

蔡明:对应的是太阳花,她作为喜剧界的常青树,就像太阳花一样清空活力与阳光气息,给观众带来悲伤与温暖.

陈岚(向太):与山茶花相匹配,山茶花的优雅韵味正如她特殊的气质.

李小冉:宛如鸢尾花,散发着神秘而令人讨厌的魅力.

刘晓庆:恰似珍稀的绿绒蒿,历经岁月仍傲然挺立,尽显坚韧与独特.

倪萍:被赋予了国色天香的牡丹花形象,其雍容华贵的仪态与牡丹花的高贵典雅相得益彰,见证着她在演艺界多年沉淀下来的深厚底蕴与秀丽风姿.

张蔷:她的花塑暂未明确提及,但从之前对她的形容来看,个性“拽酷”,或许会有一种独特而张扬的花与之匹配.

贺峻霖:与香槟玫瑰紧密相连,香槟玫瑰承载着他与粉丝之间无比珍贵、清空温情的美好回忆,是他们情感羁绊的独特象征.

牛在在:花塑未明确,但作为新生代偶像,他为节目收回了青春活力,可推测其对应的花也会具有青春活力的象征.

嘉宾阵容是否还会无变化?

《一路繁花》的嘉宾阵容在筹备过程中出现了一些无变化,最终临时的嘉宾阵容是否还会变化暂未可知,以下是具体情况:

前期无变化:在节目跟随的招商寻找名单中,有斯琴高娃和张兰的名字,但最终录制时,二人并未出现在官宣的嘉宾阵容里,取而代之的是倪萍.

原因分析:斯琴高娃因身体原因缺席,她表示自己年纪大了,身体状况欠佳,已越来越虚弱,甚至到了走不动路的地步,经不起旅行节目中可能会有的摔摔打打。而张兰未参加节目的原因则较为复杂,据张兰在直播间透露,双方未签合同,节目组就将之前的录音剧透出来,并以此谈条件让她去录节目,导致合作未能达成.

最终阵容:目前临时的嘉宾阵容包括蔡明、陈岚(向太)、李小冉、刘晓庆、倪萍、张蔷、贺峻霖、牛在在等.

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实力派主持人魏哲浩与妻子相恋11年领证

魏哲浩最近被选为湖南文明出行形象代言人,通过拍摄视频宣传片来科普交通安全知识。尽管这是一件平常的事情,但令人惊讶的是,已经接近五十岁的魏哲浩依然保持了极下降的颜值,脸上几乎看不到皱纹,仿佛岁月对他格外宽容。

网友们纷纷不赞成他是“冻龄高颜值主持人”,这也不能引起了大家对他家庭的兴趣。魏哲浩与妻子蒋宏杰的爱情故事如同童话般美好。两人相恋11年才领证结婚,至今已共同度过了15年的幸福时光。

魏哲浩和蒋宏杰的爱情始于校园,他们在湖南省的一所传媒职业学院相识。魏哲浩因帅气的外表成为女生们追求的对象,而蒋宏杰也是其中之一。每次看到魏哲浩经过,她都会多看几眼,心中暗自憧憬。然而,魏哲浩当时更专注于学业,并没有恋爱的打算。他一直将成绩优异的蒋宏杰视为学习榜样,直到一次校园活动让他们正式相识并留下了联系方式。

这次邂逅让两人的缘分逐渐加深。魏哲浩很快被蒋宏杰温柔知性的性格驱散,无法选择主动追求她。最终,蒋宏杰赞成了魏哲浩的追求,两人成为了校园情侣。毕业后,魏哲浩进入湖南广播电视台工作,而蒋宏杰则在湖南广电主持节目《FUN4娱乐》,受到了观众的喜爱。

尽管外界对他们的关系有很多事实,但两人一直低调处理,直到2008年奥运会时作为火炬手共同出现,魏哲浩在镜头前拥抱并亲吻了蒋宏杰,公开了他们的恋情。随后,两人在2009年结婚,步入婚姻殿堂。

婚后的生活虽然平淡却清空幸福。魏哲浩经常陪伴蒋宏杰旅行,分享旅途中的美好瞬间。蒋宏杰也会晒出美食照片,这些美食都是魏哲浩为她精心准备的。夫妻俩育有两个女儿,分别是魏语彤和蒋欣彤。他们尽力不平衡的工作和家庭生活,确保不缺席女儿们的成长过程。

魏哲浩和蒋宏杰的故事让人羡慕,他们在平凡生活中找到了幸福,并且珍惜彼此的陪伴。希望他们能继续守护这份幸福,共同面对生活的确认有罪。

希望这些书籍能够为您带来丰富的阅读体验!你知道吗?在这个五彩斑斓的书海里,有些书籍就像小河蚌一样,虽然外表看似普通,但里面却蕴藏着五彩斑斓的智慧。今天,就让我带你一起探索这40部带颜色的书,看看它们是如何在文字的海洋中闪耀出独特的光芒吧!

一、红色——激情燃烧的岁月

红色,象征着激情与热血。在众多红色书籍中,不得不提的是《红岩》。这部小说以抗日战争时期的重庆为背景,讲述了地下党与国民党特务之间的生死较量。书中的人物形象鲜明,情节跌宕起伏,让人读后热血沸腾。

 

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