农产品品牌广告语

农产品品牌广告语的重要性

在当今的商业社会中,广告语是品牌的重要组成部分。农产品品牌广告语是宣传农产品品牌的重要手段,通过一句简洁、有力的广告语,可以让消费者快速认识到品牌,了解产品特点,提高品牌知名度和影响力。

农产品品牌广告语需要满足以下条件:

  • 简洁明了
  • 表达产品的独特性和优势
  • 易记易念
  • 符合法规和道德规范

一个好的农产品品牌广告语,可以在激烈的市场竞争中脱颖而出,提高品牌产品的销售量。

农民在田地里劳作

农产品品牌广告语的应用

农产品品牌广告语的应用可以通过以下几种渠道传播:

  • 广告牌、横幅、宣传单张等户外媒体
  • 电视、广播等传统媒体
  • 电商平台、社交媒体等新媒体

不同媒体渠道需要不同的广告语创意形式,比如户外媒体需要简洁明了、易记易念的广告语;电视广播可以通过音乐、动画等方式增强广告语的感染力;电商平台和社交媒体需要有创意、简洁明了的广告语。

有机蔬菜

结论

在现代农业发展的背景下,农产品的品牌化已经成为农业生产的必要趋势。农产品品牌广告语的编写,不仅仅是一个简单的广告语,更是体现品牌文化和品牌形象的重要组成部分。只有通过科学的规划和有力的执行,才能取得良好的品牌效应。

农产品品牌广告语特色

1、优化产品页面,权益一目了然,人声新闻,流畅的听觉体验

2、订单记录:实时记录用户收到的所有订单,确保用户可以随时查看订单明细,了解订单进度。

3、【超大书架】书架包含自带图书近阅读等图书。

4、超经典PK爆宝模式重现,狭路相逢勇者胜。更有自由贸易系统,装备道具自由买卖,越战越勇,成就王者之路!

5、【即时同步】帮您即时备份,一改动立即备份,以后想怎么改动都行。

农产品品牌广告语亮点

1、在家里就能查看各种遍地的新闻,不用出门也可以了解现在最新的政务公告等;

2、养乞丐堆玩具最新版

3、无论在任何时候,都是可以直接下载玩耍的,让你能够享受到极致的跑酷快感;

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5、这是一个植物知识应用程序,帮助您轻松开始您梦想的园艺生活。

youhuachanpinyemian,quanyiyimuleran,renshengxinwen,liuchangdetingjiaotiyandingdanjilu:shishijiluyonghushoudaodesuoyoudingdan,quebaoyonghukeyisuishizhakandingdanmingxi,lejiedingdanjindu。【chaodashujia】shujiabaohanzidaitushujinyuedudengtushu。chaojingdianPKbaobaomoshizhongxian,xialuxiangfengyongzhesheng。gengyouziyoumaoyixitong,zhuangbeidaojuziyoumaimai,yuezhanyueyong,chengjiuwangzhezhilu!【jishitongbu】bangninjishibeifen,yigaidonglijibeifen,yihouxiangzenmegaidongdouxing。Meta MCC:通(tong)過(guo)3D感(gan)知(zhi)編(bian)碼(ma)器(qi),改(gai)善(shan)2D圖(tu)像(xiang)到(dao)3D模(mo)型(xing)質(zhi)量(liang)

作(zuo)為(wei)現(xian)階(jie)段(duan)最(zui)成(cheng)功(gong)的(de)VR內(nei)容(rong)生(sheng)態(tai)之(zhi)壹(yi),Quest商(shang)店(dian)吸(xi)引(yin)了(le)越(yue)來(lai)越多(duo)開(kai)發(fa)者(zhe)发布(bu)VR内容,但(dan)這(zhe)對(dui)於(yu)Meta来講(jiang)似(si)乎(hu)還(hai)不(bu)夠(gou),其(qi)也(ye)在(zai)探(tan)索(suo)某(mou)種(zhong)UGC VR生态,比(bi)如(ru)在Horizon Worlds中(zhong)提(ti)供(gong)可(ke)視(shi)化(hua)开发工(gong)具(ju),讓(rang)普(pu)通人(ren)也能(neng)創(chuang)造(zao)VR應(ying)用(yong)。而(er)近(jin)期(qi),Meta公(gong)布的一項(xiang)新(xin)研(yan)究(jiu)表(biao)明(ming),未(wei)来制(zhi)作AR/VR内容可能就(jiu)像拍(pai)短(duan)视頻(pin)那(na)麽(me)簡(jian)單(dan)。

據(ju)了解(jie),Meta为了简化AR/VR内容开发方(fang)式(shi),研发了一种RGB-D图像生成3D模型方案(an):MCC。MMC全(quan)稱(cheng)是(shi)多视图壓(ya)縮(suo)编码,它(ta)是一种基(ji)于Transformer的编码器-解码器模型,可根(gen)据一幀(zhen)RGB-D图像合(he)成/重(zhong)建(jian)3D模型,潛(qian)在应用場(chang)景(jing)包(bao)括(kuo)AR/VR、3D视覺(jiao)重建、機(ji)器人導(dao)航(hang)、數(shu)字(zi)孿(luan)生/虛(xu)擬(ni)仿(fang)真(zhen)等(deng)等。與(yu)普通彩(cai)色(se)2D图像不同(tong),RGB-D是具有(you)深(shen)度(du)的彩色图像,相(xiang)當(dang)于普通RGB三(san)通道(dao)彩色图像加(jia)上(shang)深度图(Depth Map),二(er)者是配(pei)準(zhun)的,像素(su)一一对应。

實(shi)際(ji)上,Meta在2018年(nian)的F8大(da)會(hui)上,就曾(zeng)公布3D照(zhao)片(pian)研究,可通过雙(shuang)攝(she)手(shou)机拍摄出(chu)具有3D效(xiao)果(guo)的照片,其中包含(han)一定(ding)的深度信(xin)息(xi)。其甚(shen)至(zhi)还研发了將(jiang)2D图像轉(zhuan)3D的CNN模型,特(te)點(dian)是支(zhi)持(chi)单摄手机。这意(yi)味(wei)著(zhu)(zhe),它如果結(jie)合MCC方案,或(huo)許(xu)可以(yi)将单摄手机捕(bu)捉(zhuo)的2D图像合成为3D模型。

而Transformer是一种采(cai)用自(zi)註(zhu)意力(li)机制的深度學(xue)習(xi)模型,谷(gu)歌(ge)曾使(shi)用它来增(zeng)強(qiang)搜(sou)索引擎(qing),而近期比較(jiao)火(huo)的ChatGPT模型也是基于Transformer。起(qi)初(chu),Transformer更(geng)常(chang)用与自然(ran)語(yu)言(yan)處(chu)理(li)領(ling)域(yu),而隨(sui)着它与大規(gui)模、通用類(lei)別(bie)的学习模型结合,便(bian)也开始(shi)被(bei)用于语言处理之外(wai)的领域,比如图像合成、图像分(fen)析(xi)。

利(li)用MCC方案,3D开发/合成将有望(wang)实现规模化。随着深度傳(chuan)感器、深度捕捉AI模型在手机上普及(ji),具有深度信息的图像越来越容易(yi)獲(huo)得(de),因(yin)此(ci)MCC可使用的数据规模足(zu)够大。

研究背(bei)景

Meta科(ke)研人員(yuan)指(zhi)出,视觉識(shi)别的一個(ge)核(he)心(xin)目(mu)標(biao)根据单个图像来理解物(wu)體(ti)和(he)场景。在大规模学习和通用表示(shi)推(tui)動(dong)下(xia),2D图像识别技(ji)術(shu)得到大幅(fu)提升(sheng),但现阶段识别3D场景/物体还存(cun)在挑(tiao)戰(zhan),因为2D图像源(yuan)中存在图形(xing)遮(zhe)擋(dang),所(suo)以很(hen)難(nan)從(cong)单張(zhang)图像合成完(wan)整(zheng)的3D模型。

为了解決(jue)这一問(wen)題(ti),一些(xie)3D合成模型依(yi)賴(lai)于多张不同角(jiao)度的源图像。而如果用CAD模型来訓(xun)練(lian),市(shi)面(mian)可用的数据集(ji)规模不够多,因此限(xian)制了3D合成和理解技术的发展(zhan)。

而MCC只(zhi)需(xu)要(yao)RGB-D图像就能训练,图像中不可見(jian)的部(bu)分也能在3D模型中完整預(yu)測(ce)/合成。監(jian)督(du)所使用的数据則(ze)基于含有深度信息、相机姿(zi)态的视频帧。

方案原(yuan)理

MCC采用简单的解码器-编码器架(jia)構(gou),将RGB-D图像輸(shu)入(ru)到MCC中会產(chan)生输入编码,然後(hou)解码器将在输入编码中訪(fang)问3D点数据,以预测該(gai)点的占(zhan)用率(lv)和RGB色彩(将3D重建定義(yi)为二元(yuan)分类问题)。简单来讲,MCC只需要处理3D点雲(yun)数据,而3D点可以捕捉任(ren)何(he)对象(xiang)或场景,通用性(xing)比網(wang)格(ge)和立(li)体像素更好(hao),因此用大规模RGB-D图像数据就能训练模型。另(ling)外,RGB-D图像可通过手机的LiDAR传感器来捕捉,或是由(you)深度模型来計(ji)算(suan)(比如MiDas、COLMAP)。

科研人员利用来自不同数据集的深度图像/视频来训练MCC,这些数据部分未包含3D场景、3D对象的全部角度,而这将需要AI重新构建。此外,MCC也可以将AI合成的图像转化为3D模型。

因此,MCC最大的特点是可预测RGB-D图像中看(kan)不见、被遮挡的3D幾(ji)何形狀(zhuang)。科研人员表示:MCC模型与基于图像的自监督学习、掩(yan)码自动编码器(MAE)的最新進(jin)展有直(zhi)接(jie)關(guan)系(xi),MAE也是通过预测图像中看不见的形状来学习图像表示。此外,MCC無(wu)需具有注釋(shi)的3D数据,成本(ben)更低(di)、数据更容易收(shou)集。

科研人员表示:研究结果表明,将基于点云的3D合成模型与通用类别的大规模训练结合,是有效的。未来,希(xi)望将这种成果擴(kuo)展为通用的3D分析视觉系統(tong),让3D重建/合成效果更接近人腦(nao)的想(xiang)象力。

对比其他(ta)方案

谷歌、NVIDIA等科技公司(si)也曾研发2D图转3D技术,分别依赖于NeRF、逆(ni)向(xiang)渲(xuan)染(ran)(3D MoMa),缺(que)点是需要多张图像,而且(qie)NeRF很那从单个图像生成新的场景。其他一些方案需要使用3D CAD模型等规模有限的数据来训练,而MCC只需要通过RGB-D图像就能训练3D重建。

此外,MCC普適(shi)性好,对于未曾见过的新对象类别,也能实现“开箱(xiang)即(ji)用”(支持零(ling)樣(yang)本学习),直接处理成3D模型。

为了展示MCC与不同数据来源的兼(jian)容性,科研人员将其与多个图像源结合,比如:

iPhone 14 Pro(LiDAR传感器) 图像生成AI DALL-E 2 Facebook的开源3D重建数据集CO3D(Common Objects in 3D) 大型视觉数据庫(ku)ImageNet 3D仿真数据集Hypersim 室(shi)内场景数据集Taskonomy

这些数据集包含了50多种常见对象类型,以及大规模场景,比如倉(cang)库、禮(li)堂(tang)、閣(ge)樓(lou)、餐(can)廳(ting)等等,利用它們(men)重建的3D模型还不能一比一还原,而是看起来比原来更圓(yuan)潤(run)、更卡(ka)通化,但应用在3D开发中质量足够好。未来,随着用更多数据、更多样化对象进行(xing)训练,MCC的性能还可以顯(xian)著提升。

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发布于:河南漯河召陵区