广告本土化 案例

本土化广告案例分析

随着全球化的发展,跨国公司纷纷进入中国市场,如何在中国市场建立品牌认知度和提升销售业绩是每个企业必须要面对的问题。对于外国企业来说,在中国市场开展广告宣传会面临许多文化和语言上的难题,因此本土化广告成为越来越受欢迎的方式。在本文中,我们将探讨几个成功的本土化广告案例。

本土化广告

第一个案例是宝洁公司的广告。宝洁公司是全球最大的日用消费品制造商之一,在进入中国市场后,他们推出了一系列本土化广告。其中最成功的一次是把“沐浴露”翻译成了“身体护理液”,并在广告中强调“清洁与保护”这一本土化特色。这条广告在中国市场上的反响很好,因为它充分体现了中国人对身体保护的重视。

品牌本土化

第二个案例是可口可乐公司的广告。可口可乐公司在中国市场上推出了“开心果”这个本土化噱头,强调产品与中国文化的结合。在广告中,可口可乐公司邀请消费者参与一项抽奖活动。这个活动非常受欢迎,因为它让消费者感到被关注和尊重,同时也充分展现了可口可乐公司对中国文化的尊重和理解。

本土文化

本土化广告的优势

本土化广告的优势在于它能够更好地满足当地消费者的需求和文化背景。当一个外国公司进入中国市场时,他们可能会遇到许多语言和文化上的障碍,这些障碍可能会影响到他们在中国市场上的销售业绩。而通过本土化广告,外国公司能够更好地了解中国市场的文化和消费者的需求,从而更好地建立品牌认知度和提升销售业绩。

此外,本土化广告还能够让外国企业更好地融入当地社区。当一个外国企业推出本土化广告时,他们会更多地考虑当地消费者的需求和文化背景,因此能够让当地消费者更容易接受他们的品牌和产品。

结论

本土化广告是一个非常重要的营销手段,尤其是在一个外国公司进入中国市场时。通过本土化广告,外国企业能够更好地了解当地消费者的需求和文化背景,从而更好地建立品牌认知度和提升销售业绩。

然而,需要注意的是,在制作本土化广告时,必须确保符合中国广告法的规定,同时避免使用夸张和虚假的宣传手段。只有确保广告的真实性和合法性,才能赢得消费者的信任和支持。

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广告本土化 案例亮点

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新智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji):Joey

【新智元導(dao)读】AI读心又(you)迎(ying)來(lai)升级版,来自(zi)新加(jia)坡(po)國(guo)立(li)大(da)學(xue)和(he)香(xiang)港中文大学的(de)兩(liang)位(wei)博(bo)士(shi)生開(kai)發(fa)的模(mo)型(xing)可(ke)從(cong)腦(nao)信(xin)號(hao)中重(zhong)建(jian)高質(zhi)量(liang)视频,准确率還(hai)比(bi)SOTA高45%。

現(xian)在(zai),AI不(bu)僅(jin)會(hui)读脑,还能(neng)用(yong)大脑信号生成视频!

之(zhi)前(qian)的研(yan)究(jiu)只(zhi)能通(tong)過(guo)脑部(bu)信号重建靜(jing)態(tai)圖(tu)像(xiang),但(dan)还不能以(yi)视频形(xing)式(shi)恢(hui)復(fu)連(lian)續(xu)性(xing)视覺(jiao)體(ti)驗(yan)。

這(zhe)次(ci)来自新加坡国立大学和香港中文大学的两位在读博士生提(ti)出(chu)了(le)壹(yi)個(ge)名(ming)叫(jiao)MinD-Video的AI模型,它(ta)可以根(gen)據(ju)收(shou)集(ji)的fMRI數(shu)据重建任(ren)意(yi)幀(zhen)速(su)率的高质量视频。

他(ta)們(men)表(biao)示(shi),模型在語(yu)義(yi)分(fen)類(lei)任務(wu)中的平(ping)均(jun)准确率為(wei)85%,在結(jie)構(gou)相(xiang)似(si)性指(zhi)数 (SSIM) 中的平均准确率为0.19,比之前的SOTA还高出了45%。

論(lun)文地(di)址(zhi):https://arxiv.org/pdf/2305.11675.pdf

項(xiang)目(mu)地址:https://mind-video.com/

值(zhi)得(de)一提的是(shi),这次的MinD-Video模型是之前他们的另(ling)一项成果(guo)MinD-Vis(利(li)用fMRI数据生成图像)的升级版,當(dang)時(shi)MinD-Vis还登(deng)上(shang)了CVPR2023。

从重建图像到(dao)视频難(nan)在哪(na)

从静止(zhi)图像到视频的难點(dian)在於(yu),视频是場(chang)景(jing)、動(dong)作和物(wu)体的连续、多(duo)樣(yang)的信息(xi)流(liu)。

每(mei)次fMRI掃(sao)描(miao)本(ben)质上代(dai)表了快(kuai)照(zhao)期(qi)間(jian)大脑活(huo)动的「平均值」,而(er)典(dian)型的视频每秒大約(yue)有(you)30帧(FPS)。

那(na)麽(me)如(ru)果一个fMRI帧需(xu)要(yao)2秒,那么在这段(duan)时间內(nei)60个视频帧——可能包(bao)含(han)各(ge)種(zhong)對(dui)象(xiang)、運(yun)动和场景變(bian)化(hua)被(bei)呈(cheng)现为视觉刺(ci)激(ji)。

因(yin)此(ci),以遠(yuan)高于fMRI时间分辨(bian)率的FPS解(jie)碼(ma)fMRI和恢复视频是一项复雜(za)的任务。

他们在论文中指出了从图像重建到视频重建要跨(kua)越(yue)的三(san)座(zuo)大山(shan):

在處(chu)理(li)动态神(shen)經(jing)活动时,血(xue)液(ye)动力(li)学反(fan)應(ying)会导致(zhi)时间延(yan)遲(chi),这种时间滯(zhi)後(hou)会使(shi)准确跟(gen)蹤(zong)大脑对刺激的實(shi)时反应变得具(ju)有挑(tiao)戰(zhan)性 我(wo)们之前开发的Mind-Vis模型缺(que)乏(fa)像素(su)级和语义级的指导,这可能会影(ying)響(xiang)該(gai)工(gong)具生成准确图像的有效(xiao)性 在我们的过程(cheng)中需要增(zeng)強(qiang)生成的一致性,同(tong)时确保(bao)保留(liu)一个 fMRI 帧内场景的动态。这种平衡(heng)是在一个 fMRI 时间範(fan)圍(wei)内准确穩(wen)定(ding)重建的關(guan)鍵(jian)。

模型設(she)計(ji)

具体来說(shuo),MinD-Video模型由(you)「fMRI编码器(qi)」和「加强版Stable Diffusion模型」两个模塊(kuai)构成,两个模块分开訓(xun)練(lian)然(ran)后一起(qi)進(jin)行(xing)微(wei)調(tiao)(finetuning)。

fMRI编码器在大規(gui)模数据集上训练,然后在目標(biao)数据集上通过对比学習(xi)进行微调,而基(ji)于Stable Diffusion的视频生成模块使用文本條(tiao)件(jian)从目标数据集中的视频进行训练。

第(di)一步(bu)是对收集的fMRI数据进行图像编码处理,通过第一个模块中的多个階(jie)段獲(huo)得对语义空(kong)间的更(geng)深(shen)入(ru)理解。

首(shou)先(xian),我们利用大规模無(wu)監(jian)督(du)学习( large-scale unsupervised learning)和脑部掩(yan)码建模(masked brain modeling)来学习一般(ban)视觉fMRI特(te)征(zheng)。

接(jie)下(xia)来,第一个模块中的编码器將(jiang)預(yu)处理后的fMRI傳(chuan)輸(shu)到Embedding,用作视频生成的条件。

我们使用註(zhu)釋(shi)数据集的多模态提取(qu)與(yu)语义相关的特征,通过对比学习在CLIP空间中训练fMRI编码器。

在第二(er)个模块中,学习的特征通过与Stable Diffusion视频生成模型的協(xie)同训练进行微调。

在视频重建中,我们将语义定义为视频中的动物、人和场景动态,例(li)如正(zheng)在跑(pao)动的人和快速移(yi)动的场景。

盡(jin)管(guan)fMRI的时间分辨率較(jiao)低(di),但它包含足(zu)夠(gou)的信息来恢复上述(shu)语义,下图顯(xian)示了使用我们的方(fang)法(fa)重建帧的幾(ji)个示例。

更重要的是,跑步、跳(tiao)舞(wu)、唱(chang)歌(ge)等(deng)动作,以及(ji)人物特寫(xie)、快动作、远景等场景动态,都(dou)可以实现正确重建。

这一结果也(ye)反映(ying)在我们的数值指标中,它同时考(kao)慮(lv)了帧语义和视频语义,包括(kuo)各种类別(bie)的运动和场景。

另外(wai),他们将生成的视频与多个之前的类似模型进行了对比,MinD-video可以生成具有更多语义意义内容(rong)的高质量视频。

关于AI重现大脑畫(hua)面(mian)的研究,这不是首次。

在11年(nian),UC伯(bo)克(ke)利的一项研究使用功(gong)能磁(ci)共(gong)振(zhen)成像(fMRI)和计算(suan)模型,初(chu)步重建了大脑的「动态视觉图像」。

也就(jiu)是说,研究者(zhe)重现了人类大脑看(kan)过的片(pian)段,但几乎(hu)是无法辨認(ren)。

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而这次雖(sui)说准确度(du)和清晰(xi)度高了不少(shao),但離(li)真(zhen)正的AI读心还有很(hen)長(chang)的路(lu)要走(zou)。

參(can)考資(zi)料(liao):

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发布于:江西宜春上高县