突破奖项！中国广告长城奖最佳影视作品

1. 突破奖项是什么？

突破奖项是由中国广告协会主办的，旨在推动中国广告业创新发展的年度颁奖典礼。其中最佳影视作品是突破奖项的重点项目之一，评选范围涵盖广告、MV、微电影等方面，旨在表彰广告行业中那些创造出具有突破性、革新性、创新性的作品，以及对行业做出杰出贡献的人才。

自2005年起，突破奖项已经成功举办了十五届，涌现出了无数创新亮点和优秀的创意人才，为中国广告业的发展做出了积极贡献。

2. 最佳影视作品如何评选？

在突破奖项中，最佳影视作品是一个很重要的奖项。具体评选流程如下：

（1）初选阶段

在初选阶段中，评委会将根据报名作品的质量和创意，挑选出100~200件优秀作品。

在本阶段中，评委们将重点考虑作品的创意和营销效果等方面，将所挑选出的作品进入到下一轮的评选阶段。

（2）复选阶段

在复选阶段，评委团将对初选出的作品进行更深入的评估和筛选，挑选出50~80件作品进入到决选阶段。

在本阶段中，评委们将重点考虑作品的创意、表现形式、影响力、市场效益等多个方面，为后续的决选做好准备。

（3）决选阶段

在决选阶段，评委们将对最终的50~80件作品进行细致的评估和筛选，从中挑选出5~10件最佳影视作品。

在本阶段中，评委们将结合作品的多个方面进行综合评估，比如创意、创新性、表现形式、营销效果、行业影响力等等，最终评选出最优秀的影视作品。

3. 最佳影视作品的价值和意义

最佳影视作品是突破奖项的重点奖项之一，获得这个奖项是对影视作品以及创意人员的充分肯定。

在当今的市场环境下，影视作品已经成为广告营销的重要手段之一。一个成功的影视作品不仅可以传达品牌的核心价值观和广告信息，还可以为品牌赢得广泛的关注和市场认可，从而提升品牌的知名度和影响力。

最佳影视作品的获奖，不仅代表着这个作品在创意和营销上的卓越表现，更代表着创意人员在广告行业中的领袖地位和创新实力，为行业的发展注入了强大的动力。

4. 如何提高最佳影视作品的获奖几率

（1）注重创意和创新性

创意和创新是最佳影视作品的核心要素，只有具备了优秀的创意和创新能力，才能制作出引人入胜、有吸引力的影视作品，才能在激烈的竞争中脱颖而出。

因此，创意是最佳影视作品获奖的重要基础，只有团队成员积极提出创意，并且大胆尝试创新，才有可能产生好的作品。

（2）注重影视作品的表现形式

影视作品不仅需要有创意，而且需要有精美的表现形式。创意不仅仅是文案，更是包含了画面、音乐、节奏等多方面的因素。

因此，在制作影视作品时，团队成员需要注重影片表现形式的各个方面，包括影片配乐、画面剪辑、视觉特效、配色等方面，力求将影片打磨得更加符合观众的口味和需求。

（3）注重营销效果的实现

影视作品虽然需要有创意和表现形式的支持，但更为重要的是要实现营销效果，将广告目标转化为实际的效益。

因此，制作团队需要在影片的创意和表现形式的基础上，更多地考虑如何实现营销目标，如何提升品牌知名度、增加销售量、提高客户满意度等方面，从而进一步提高影片的营销效果。

（4）注重行业影响力的提升

除了创意和营销效果，影视作品的行业影响力也是影响获奖的重要因素之一。

获得最佳影视作品奖项后，影片的行业影响力也会大大提升，对团队的提升和行业的发展都具有非常重要的作用。

总结

最佳影视作品作为突破奖项的重点项目之一，是中国广告业中最具创新性和表现力的作品。在制作最佳影视作品的过程中，需要重视创意和创新能力、影片的表现形式、营销效果的实现以及行业影响力的提升等方面，通过不断地研究和创新，才能够打造出更具有市场竞争力的作品。

只有不断提升自己的创新能力和市场竞争力，才能在广告行业中赢得越来越多的机会和肯定，为中国广告业的创新和发展做出更大的贡献。

问答话题：

1. 突破奖项的评选标准是什么？

突破奖项的评选标准主要包括创意、营销效果、行业影响力等多个方面。具体来说，评委在评审报名作品时，会从作品的质量、创意性、表现形式、营销效果和行业影响力等方面进行综合考量，并根据评审标准来进行评分和筛选。

2. 如何获得最佳影视作品的提名？

要获得最佳影视作品的提名，需要注意以下几个方面：

首先需要有一个优秀的创意，创意需要具有新颖性、吸引力和影响力，可以通过多方面的方式进行创意的激发和寻找，例如市场调查、市场分析等。

其次需要注重影片的表现形式。影片需要体现出专业的制作水平和画面质量，例如视觉效果、画面剪辑、配乐等，力求打磨出符合观众口味和需求的影片。

最后需要注重营销效果的实现。影片不仅是一个艺术品，更是一个传播品牌价值观和广告信息的作品，因此需要注意如何以影片的形式实现营销目标，增加销售量、提高客户满意度等方面。

突破奖项！中国广告长城奖最佳影视作品特色

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在(zai)Ai繪(hui)畫(hua)領(ling)域(yu)火(huo)熱(re)的前(qian)夕(xi)，我(wo)們(men)針(zhen)對(dui)15款(kuan)NVIDIA進(jin)行(xing)了(le)壹(yi)次(ci)针对Stable Diffusion模(mo)型(xing)的生(sheng)成(cheng)时間(jian)測(ce)試(shi)。結(jie)果(guo)显示(shi)，40系显卡在Ai算力方(fang)面(mian)具(ju)有(you)显著(zhu)優(you)勢(shi)，性(xing)價(jia)比(bi)表(biao)現(xian)出(chu)色(se)。如(ru)今(jin)，隨(sui)著(zhe)最(zui)後(hou)一款40系桌(zhuo)面級(ji)显卡—RTX 4060的問(wen)世(shi)，完(wan)整(zheng)的40系家(jia)族(zu)也(ye)呈(cheng)现在我们面前。在本(ben)期(qi)的Ai时刻，我们將(jiang)重(zhong)新(xin)对40系家族进行Ai算力的解(jie)構(gou)和(he)评析(xi)。

Ai生成

通(tong)過(guo)使(shi)用多(duo)模態(tai)的Stable Diffusion测试，我们将充(chong)分(fen)挖(wa)掘(jue)這(zhe)些(xie)显卡的算力性能(neng)。並(bing)且(qie)，從(cong)個(ge)人(ren)玩(wan)家的角(jiao)度(du)出發(fa)，我们将為(wei)你揭(jie)示哪(na)款显卡是(shi)你在Ai领域的最优選(xuan)擇(ze)。在接(jie)下(xia)来的评测中(zhong)，我们将对40系显卡家族的各(ge)成員(yuan)进行詳(xiang)細(xi)介(jie)紹(shao)和性能测试，包(bao)括(kuo)RTX 4090、RTX 4080、RTX 4070、RTX 4070Ti、RTX 4060Ti和RTX 4060，以(yi)及(ji)RTX3060。通过对比他(ta)们在Stable Diffusion模型上(shang)的表现，将为你提(ti)供(gong)關(guan)於(yu)显卡性能和价格(ge)的綜(zong)合(he)考(kao)量(liang)。

首(shou)先(xian)介绍一下测试背(bei)景(jing)與(yu)條(tiao)件(jian)：随着Stable Diffusion上的模型与圖(tu)片(pian)生成算法(fa)的不(bu)斷(duan)豐(feng)富(fu)，我们采(cai)用了4个测试環(huan)節(jie)来进行全(quan)面且多角度的显卡Ai算力测试：

1.利(li)用NVIDIA官(guan)方提供的“Ai房(fang)屋(wu)”测试，来生成符(fu)合官方數(shu)據(ju)的测试结果。

2.利用civitAi（一个Ai模型聚(ju)合網(wang)站(zhan)）上火热的Ai人像(xiang)模型与图片生成算法进行一組(zu)模擬(ni)真(zhen)實(shi)小(xiao)姐(jie)姐的测试。

3.利用civitAi（一个Ai模型聚合网站）上火热的Ai人像模型与图片生成算法进行一组模拟魔(mo)幻(huan)怪(guai)物(wu)小姐姐的测试。

4.针对第(di)2个测试环节增(zeng)加(jia)生成图像的分辨(bian)率(lv)，盡(jin)量占(zhan)用每(mei)一張(zhang)显卡的显存(cun)，来觀(guan)察(cha)在極(ji)限(xian)显存占用的情(qing)況(kuang)下，各显卡之(zhi)间的表现。

首先还是先来看(kan)一下參(can)賽(sai)选手(shou)们的“个人信(xin)息(xi)”匯(hui)總(zong)：

其(qi)中与Ai绘图會(hui)高(gao)度相(xiang)关的参数，我们总结出了这幾(ji)點(dian)，Ai生成图像主(zhu)要(yao)依(yi)賴(lai)于显卡的并行計(ji)算能力。以下是几个显卡核(he)心(xin)参数及其与Ai生成图像之间的关系：

1. 显卡流(liu)處(chu)理(li)器(qi)数量（SM）：流处理器数量是显卡內(nei)部(bu)处理單(dan)元(yuan)的数量。每个流处理器包含(han)一定(ding)数量的CUDA核心、Tensor核心和其他处理資(zi)源(yuan)。流处理器数量越(yue)多，显卡并行处理任(ren)務(wu)的能力越強(qiang)，对Ai生成图像的性能提高更(geng)明(ming)显。

2.显卡CUDA内核数量（CUDA Cores）：CUDA核心是NVIDIA显卡的基(ji)本处理单元，用于執(zhi)行并行计算任务。CUDA核心数量越多，显卡的并行计算能力越强，Ai生成图像的速(su)度也会相應(ying)提高。

3.显卡Tensor内核（Tensor Cores）：Tensor核心是NVIDIA显卡特(te)有的处理单元，專(zhuan)为深(shen)度學(xue)習(xi)和Ai任务設(she)计。它(ta)们可(ke)以高效(xiao)地(di)执行矩(ju)陣(zhen)乘(cheng)法和累(lei)加運(yun)算，这是深度学习中的核心计算操(cao)作(zuo)。Tensor核心数量越多，显卡在Ai生成图像任务中的性能越优秀(xiu)。

*3060的Tensor核心为第三(san)代(dai)，40系显卡为第四(si)代

4.显卡显存容(rong)量、显存位(wei)寬(kuan)、显存帶(dai)宽：显存容量对Ai生成图像的影(ying)響(xiang)取(qu)決(jue)于模型的大(da)小和復(fu)雜(za)度。显存容量越大，可以处理的模型和数据越多。显存位宽和显存带宽影响数据在显卡内部的傳(chuan)輸(shu)速度。显存位宽越宽、显存带宽越高，显卡处理大型Ai任务的能力越强。

显存容量

显存位宽

5.L1緩(huan)存（MB）：L1缓存位于每个流处理器（SM）内部，離(li)CUDA核心和Tensor核心非(fei)常(chang)近(jin)。它的訪(fang)问速度非常快(kuai)，但(dan)容量相对較(jiao)小。L1缓存主要用于存儲(chu)局(ju)部變(bian)量和線(xian)程(cheng)间共(gong)享(xiang)的数据。在Ai生成图像任务中，高效的L1缓存可以提高处理速度，降(jiang)低(di)内部数据传输延(yan)遲(chi)。

6.L2缓存（MB）：L2缓存位于显卡的全局内部，所(suo)有SM共享。它的容量比L1缓存更大，但访问速度相对较慢(man)。L2缓存主要用于缓存全局内存中的数据，以減(jian)少(shao)显存访问延迟。对Ai生成图像任务来說(shuo)，高效的L2缓存可以提高数据处理速度，特別(bie)是在处理大型模型和数据集(ji)时。

L2缓存（MB）

不多说，我们进入(ru)测试环节，首先来个官方的開(kai)胃(wei)菜(cai)，画图的参数是：使用v2-1 768-emapruned模型；768*768的尺(chi)寸(cun)；Steps: 50；CFG scale: 7.5，一组10张图，每次绘画3组，該(gai)测试能夠(gou)反(fan)应絕(jue)大多数Ai绘图的生成效果成績(ji)，尤(you)其是在做(zuo)一些工(gong)業(ye)Ai、实物生成的用途(tu)时。

第二(er)组就(jiu)是我们可愛(ai)的Ai小姐姐，我们使用了majicmixRealistic_v6模型，搭(da)配(pei)FilmVelvia2 Lora与修(xiu)复眼(yan)睛(jing)、姿(zi)态的插(cha)件进行了生成式(shi)绘图。Steps: 50, 采集器： Euler, CFG : 7.5, Seed: 172450070, Size: 1024x768，共生成1组，6张图片，代表了绝大場(chang)景下的Ai模特（女(nv)友(you)（誤(wu)））的生成场景。

第三组是體(ti)现Ai創(chuang)意(yi)与耦(ou)合生成能力的魔女小姐姐，在关鍵(jian)詞(ci)中，我们使用了“龍(long)角、血(xue)跡(ji)、邪(xie)惡(e)、猙(zheng)獰(ning)”等(deng)，生成效果非常令(ling)人滿(man)意。使用了majicmixRealistic_v6模型，搭配FilmVelvia2 Lora与修复眼睛、姿态的插件进行了生成式绘图。Steps: 32, 采樣(yang)器： DPM++ 2M Karras,CFG : 7.5, Seed: 2316746276, Size: 1200x675，测试意義(yi)为更加普(pu)遍(bian)的DPM++ 2M采样器（常用于复杂的人物模型生成）时的成绩，共生成1组，6张图片，与第二组相互(hu)对照(zhao)。

第四组测试便(bian)是针对第2个测试环节增加生成图像的分辨率，尽量占用每一张显卡的显存，来观察在极限显存占用的情况下，各显卡之间的表现。同(tong)样使用了majicmixRealistic_v6模型，搭配FilmVelvia2 Lora与修复眼睛、姿态的插件进行了生成式绘图。Steps: 50, 采集器： Euler, CFG : 7.5, Seed: 172450070, Size: 1800x1800，共生成1组，6张图片。此(ci)测试主要驗(yan)證(zheng)显存与 Ai 生成图像效率之间的关系，是否(fou)显存越大必(bi)然(ran)越快。

由(you)于大多数 Ai 模型訓(xun)練(lian)使用 512x512 图像，生成超(chao)高分辨率图像时，Ai 模型对资源的需(xu)求(qiu)会呈指(zhi)数级增長(chang)，需要消(xiao)耗(hao)大量显卡资源，特别是显存资源。同时，图像会大量失(shi)真，產(chan)生怪異(yi)效果，因(yin)此不建(jian)議(yi)生成超高分辨率 Ai 图像。

在占满了每一张显卡的显存情况下（包括擁(yong)有24GB显存的RTX4090），这6张图片的生成时间如下：

从测试结果可以解答(da)許(xu)多网友的误解，即(ji) Ai 生成僅(jin)与显存相关（挖礦(kuang)的想(xiang)法）。测试结果显示，尽管(guan) RTX 3060 的显存（12GB/192 位）明显高于 RTX 4060（8GB/128 位），但在显存飽(bao)和后的生成时间上，兩(liang)者(zhe)之间仍(reng)有約(yue) 35% 的差(cha)距(ju)。可見(jian)，升(sheng)级Tensor核心的 RTX 40 系列显卡，尽管显存上处于劣(lie)势，性能表现仍遠(yuan)超前代。

测试结果显示，在真实场景下的Ai生成图像任务中，40系显卡表现出明显的階(jie)梯(ti)式成绩分布(bu)，与各卡的 CUDA 内核数及 Tensor 内核数密(mi)切(qie)相关。尤其是高端(duan)且价格相对友好(hao)的 RTX 4070 及 RTX 4070 Ti，其性能表现令人印(yin)象(xiang)深刻。

看到(dao)此处，相信大家已(yi)对 40 系显卡在 Ai 绘图算力方面有初(chu)步(bu)判(pan)断。那(na)么，作为普通用戶(hu)，我们会推(tui)薦(jian)哪款卡？哪款最具“Ai 性价比”？我们选择了某(mou)知(zhi)名(ming)显卡品(pin)牌(pai)的 40 系全系列定价，并结合常規(gui) Ai人像绘图的成绩，计算“Ai算力定价”。由于RTX 3060仅作为对照组，我们不会进行推荐，仅参考40系列的成绩与价格。

我们假(jia)设RTX4090在短(duan)发小姐姐Ai绘图中的35.46秒(miao)为100%，来看其他显卡在Ai绘画时需要RTX4090的多少倍(bei)：

我们可以通过比较显卡的性价比来衡(heng)量它们在Ai绘图任务上的表现。为了计算性价比，我们可以使用以下公(gong)式：Ai性价比 = 显卡算力指数x显卡价格。以RTX4090为基準(zhun)，我们可以计算其他显卡在相同算力下的性价比。在这个例(li)子(zi)中，RTX4090算力性价比 = 100%算力指数x13999元。接下来，我们可以将其他显卡的性价比与RTX4090的性价比进行比较。这样，我们就可以得(de)出一个各个显卡相对于RTX4090性价比的结論(lun)，从而(er)可以更好地判断哪款显卡在Ai绘图任务上性价比更高。

可见，相对于RTX4090来说，RTX4070Ti的純(chun)算力性价比是较高的，也是在算力轉(zhuan)化(hua)后最为接近RTX4090的一张显卡，那单纯从算力的性价比角度出发，这张卡是除(chu)了RTX4090外(wai)的最佳(jia)选择，而如果屏(ping)幕(mu)面前的你只是想要在游戏之余(yu)，偶(ou)爾(er)跑(pao)跑Ai，那么我認(ren)为RTX4070会是你的最佳选择，一组6张的精(jing)致(zhi)人像图片75秒的运算时间在大多数人的可忍(ren)耐(nai)範(fan)圍(wei)之内，而RTX4060这样超过2分鐘(zhong)的选手，可能在等待(dai)的过程中会有些無(wu)聊(liao)了。

总的来说，考慮(lv) Ai 绘图场景下的应用，我们推荐 RTX 4070 或(huo) RTX 4070 Ti 这两款显卡。

如今显卡的多功(gong)能性是由于技(ji)術(shu)发展(zhan)和市(shi)场需求共同推動(dong)的。在过去(qu)的几十(shi)年(nian)裏(li)，计算機(ji)图形(xing)学的研(yan)究(jiu)取得了重要突(tu)破(po)，显卡硬(ying)件的性能也得到了显著提升。随着GPU的计算能力越来越强大，显卡逐(zhu)漸(jian)从单纯的渲(xuan)染(ran)图形发展为具備(bei)廣(guang)泛(fan)计算能力的硬件平(ping)臺(tai)。此外，各行各业对高性能计算、Ai等领域的需求不断增长，显卡廠(chang)商(shang)也紛(fen)纷投(tou)入研发，使显卡更好地適(shi)应这些需求。

显卡之所以具有多功能性，关键在于GPU具备强大的并行计算能力和通用计算能力。GPU最初设计用于处理计算机图形，需要同时处理大量像素(su)和頂(ding)点。为了高效执行这些任务，GPU采用了高度并行的架(jia)构。这使得GPU在处理其他涉(she)及大量并行计算的任务时，也能发揮(hui)出强大的性能。

在未(wei)来，随着GPU计算能力破繭(jian)成蝶(die)般(ban)的蛻(tui)变，显卡在各个领域的应用将猶(you)如波(bo)濤(tao)般洶(xiong)湧(yong)澎(peng)湃(pai)。短短的数年内我们就可以預(yu)见显卡将在高性能计算、Ai绘图、Ai生成计算等多重功能的舞(wu)台上，如繁(fan)星(xing)閃(shan)爍(shuo)般綻(zhan)放(fang)越来越耀(yao)眼的光(guang)芒(mang)。返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多

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