一份给电脑小白的系统迁移教程，免除重装系统的麻烦
写在前面：本文内容适用于将操作系统及应用程序从一个硬盘复制到另一个硬盘，适合电脑硬盘扩容、系统从机械硬盘迁移到固态硬盘等应用，不适合希望靠重装系统解决病毒问题或系统BUG的场合 。
有时候我们需要将系统装进一个大一点的硬盘，或者将机械硬盘中的操作系统和软件装进固态硬盘中来提速，比较常用的是重装系统的方式，但重装系统费时费力，重装过程可能遇到各种BUG导致开不了机不说，重装之后原来常用的各种软件和个性化设置也需要从头再来，甚是麻烦。其实这种情况下我们可以采用系统迁移的方法，保留原系统盘内的所有数据，迁移系统后，打开新电脑，各种数据和软件设置和原来是完全一样的，非常方便。
本次系统迁移使用的工具是傲梅分区助手，这是一款免费正版绿色软件 ，直接搜索“傲梅分区助手”就可以找到官网：
点击右上角的“产品与下载”：
在这个界面上下载分区助手专业版就可以了。我们用到的功能都是免费的，软件内部也无捆绑无广告。
安装后软件后，将要迁入系统的硬盘与电脑连接。如果你的新硬盘连接的是电脑上额外的M.2或SATA接口，那直接进行打开软件后的步骤就可以了；如果你的电脑上只有系统盘正在使用的一个接口，准备更换更大或者更快的硬盘，那么你可以考虑买一个硬盘盒，就像下面这种：
使用硬盘盒将新硬盘转换成USB口，像U盘一样连接电脑，就可以进行后面的操作啦。
连接好新硬盘后打开傲梅分区助手（免费激活），我们首先要做的就是检查硬盘的分区格式 ，常见的硬盘分区形式有MBR和GPT两种，对于电脑小白来说，为了避免后续自动迁移时出现问题，在迁移系统操作前请务必保持迁入盘与原系统盘的分区格式一致 ，原系统盘是MBR迁入盘就应该是MBR，原系统盘是GPT迁入盘就应该是GPT。硬盘分区格式不同导致的引导失效是系统迁移失败的最主要原因。
如下图，原系统盘是GPT，如果想迁入下面的MBR硬盘，应先在迁入盘上单击右键，执行“转换为GPT磁盘”操作。
硬盘分区格式搞定后，点击界面左上角的“迁移系统到固态硬盘”按钮。
然后会提示你选择要迁入的硬盘。系统迁移会删除新硬盘上的所有数据，所以如果有需要保留的文件的话，请提前备份。
单击下一步后会要求你为新系统盘分配空间。这里GG还是建议大家分多一点或者干脆不分区，免得日后C盘又塞满了，再更改会比较麻烦。
然后点击完成就可以。这里的提示是告诉你如果迁移过后系统仍然不能从新硬盘启动，就把两个硬盘位置对调或者拔掉原硬盘。
注意此时要点击左上角的“提交”按钮，软件才会进行下一步操作。这也是傲梅分区助手所有操作的逻辑。GG在这里提醒大家，任何直接对系统盘进行的操作都有小概率的崩溃风险，因此在系统迁移操作前一定要将重要文件备份 ！
点击提交后，会提示你需要重启电脑，同时显示预估时间。点击“执行”。
如果出现下面这个对话框，一般来说我们保持默认的PE模式就可以了。
点击确定，此时软件会自动执行系统迁移操作，期间你的电脑会黑屏然后不停地弹出各种看不懂的英文，这段时间内不要进行任何操作，保持电脑的电源连接正常就可以。
系统迁移的时间根据你的系统盘数据量大小，在几十分钟到几个小时不等。迁移操作结束后电脑自动重启，再手动关机，更改一下开机启动项或者干脆拔掉原系统盘，再开机，你会发现新硬盘已经成了系统盘，同时所有的软件和数据都被保留了下来，连自定义桌面和图标缩放倍率都是一样的，再也不用再费劲儿地重装软件驱动和转移数据了。
MotionClone：无需训练，一键克隆视频运动
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无需训练或微调，在提示词指定的新场景中克隆参考视频的运动，无论是全局的相机运动还是局部的肢体运动都可以一键搞定。
论文：https://arxiv.org/abs/2406.05338
主页：https://bujiazi.github.io/motionclone.github.io/
代码：https://github.com/Bujiazi/MotionClone
本文提出了名为 MotionClone 的新框架，给定任意的参考视频，能够在不进行模型训练或微调的情况下提取对应的运动信息；这种运动信息可以直接和文本提示一起指导新视频的生成，实现具有定制化运动的文本生成视频 (text2video)。
相较于先前的研究，MotionClone 具备如下的优点：
无需训练或微调：先前的方法通常需要训练模型来编码运动线索或微调视频扩散模型来拟合特定运动模式。训练模型编码运动线索对于训练域之外的运动泛化能力较差，而微调已有的视频生成模型可能会损害基模型潜在的视频生成质量。MotionClone 无需引入任何额外的训练或微调，在提高运动泛化能力的同时最大程度保留了基座模型的生成质量。
更高的运动质量：已有的开源文生视频模型很难生成大幅度的合理的运动，MotionClone 通过引入主成分时序注意力运动指导在大幅加强生成视频运动幅度的同时有效保障了运动的合理性。
更好的空间位置关系：为了避免直接的运动克隆可能导致的空间语义错配，MotionClone 提出了基于交叉注意力掩码的空间语义信息指导来辅助空间语义信息和时空运动信息的正确耦合。
时序注意力模块中的运动信息
在文本生视频工作中，时序注意力模块 (Temporal Attention) 被广泛用于建模视频的帧间相关性。由于时序注意力模块中的注意力分数 (attention map score) 表征了帧间的相关性，因此一个直观的想法是是否可以通过约束完全一致的注意力分数来复制的帧间联系从而实现运动克隆。
然而，实验发现直接复制完整的注意力图 (plain control) 只能实现非常粗糙的运动迁移，这是因为注意力中大多数权重对应的是噪声或者非常细微的运动信息，这些信息一方面难以和文本指定的新场景相结合，另一方面掩盖了潜在的有效的运动指导。
为了解决这一问题，MotionClone 引入了主成分时序注意力运动指导机制 (Primary temporal-attention guidance)，仅利用时序注意力中的主要成分来对视频生成进行稀疏指导，从而过滤噪声和细微运动信息的负面影响，实现运动在文本指定的新场景下的有效克隆。
空间语义修正
主成分时序注意力运动指导能够实现对参考视频的运动克隆，但是无法确保运动的主体和用户意图相一致，这会降低视频生成的质量，在某些情况下甚至会导致运动主体的错位。
为了解决上述问题，MotionClone 引入空间语义引导机制 (Location-aware semantic guidance)，通过交叉注意力掩码（Cross Attention Mask）划分视频的前后背景区域，通过分别约束视频前后背景的语义信息来保障空间语义的合理布局，促进时序运动和空间语义的正确耦合。
MotionClone 实现细节
DDIM 反转：MotionClone 采用 DDIM Inversion 将输入的参考视频反转至 latent space 中，实现对参考视频的时序注意力主成分提取。
引导阶段：在每次去噪时，MotionClone 同时引入了主成分时序注意力运动指导和空间语义信息指导，它们协同运行，为可控视频生成提供全面的运动和语义引导。
高斯掩码：在空间语义引导机制中，采用高斯核函数对交叉注意力掩码进行模糊处理，消除潜在的结构信息影响。
DAVIS 数据集中的 30 个视频被用于测试。实验结果表明 MotionClone 实现了在文本契合度、时序一致性以及多项用户调研指标上的显著提升，超越了以往的运动迁移方法，具体结果如下表所示。
MotionClone 与已有运动迁移方法的生成结果对比如下图所示，可见 MotionClone 具有领先的性能。
综上所述，MotionClone 是一种新的运动迁移框架，能够在无需训练或微调的情况下，有效地将参考视频中的运动克隆到用户给定提示词指定的新场景，为已有的文生视频模型提供了即插即用的运动定制化方案。
MotionClone 在保留已有基座模型的生成质量的基础上引入高效的主成分运动信息指导和空间语义引导，在保障和文本的语义对齐能力的同时显著提高了和参考视频的运动一致性，实现高质量的可控的视频生成。
此外，MotionClone 能够直接适配丰富的社区模型实现多样化的视频生成，具备极高的扩展性。
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