LED互动广告，点亮你的品牌！

随着互联网技术的不断发展，人们对于广告形式的需求也在不断变化。传统的广告形式已经不能满足市场需求，而LED互动广告则成为了广告市场的新宠，因为不仅具有多种形式、多种功能、可移动性强等特点，而且更能够与用户进行互动，极大的吸引了更多的商家参与进来。本文将从以下四个方面阐述LED互动广告的重要性、作用、优势以及未来的发展趋势。

第一部分：LED互动广告的重要性

随着信息化时代的到来，人们的认知方式、消费习惯等方面也在不断变化，LED互动广告因其视觉效果强大、交互性强以及多功能、可大众化、广泛覆盖等特点，凭借者新颖的设计、形式和技术，成为了展示企业、宣传品牌的首选之一。LED互动广告的出现，使得广告形式得到了深层次的优化，这是企业传播品牌形象的一个重要方向，而且LED互动广告与消费者产生了更加紧密的联系，有利于提高品牌知名度和影响力，企业品牌必须有意识地将LED互动广告引入自己的发展战略中，才能够在市场上更好地立足。

从市场的需求来看，LED互动广告是市场的主流趋势，具有无限的发展潜力，商家们利用LED互动广告进行品牌推广不仅能够吸引目光，还可借助互动的形式提高品牌忠诚度和用户参与感，提高用户体验，使用户愿意转化为忠实的消费者，因此LED互动广告的重要性不言而喻。

第二部分：LED互动广告的作用

LED互动广告具有多种作用，不仅可以传达广告信息，还可以与用户互动，提高用户的良好体验。具体来说，LED互动广告可以起到以下几个方面的作用：

（1）调动消费者兴趣：LED互动广告所展示的图片、音视频等元素，吸引了大量消费者的注意力，让他们对所推广的产品和服务产生了浓厚的兴趣，从而促进了销售的增长。

（2）增强品牌知名度：LED互动广告能够通过多样化的展示形式，将品牌形象深入人心，从而提高品牌知名度和美誉度，消费者对品牌的印象也会更加深刻，为品牌的长期发展打下了稳固的基础。

（3）提升消费体验：LED互动广告的互动性很强，为用户带来了更好的消费体验，他们可以根据自己的兴趣去选择信息，并且通过互动的方式，更加深刻地了解了品牌和产品的相关情况，从而增强了购买的决心。

第三部分：LED互动广告的优势

在现今的市场中，LED互动广告因其独特的优势而备受关注。具体来说，其优势主要表现在以下几个方面：

（1）视觉效果强：LED互动广告可以通过多种形式展示信息，视觉效果上比传统媒体更加出色，能够吸引目光，让人印象深刻。

（2）交互性强：LED互动广告具有强大的互动性，可以与用户进行互动，使用户参与度更高，在提高品牌知名度的同时，增强用户对企业的好感度。

（3）多功能性强：LED互动广告不仅可以播放广告，还可以进行触控、扫码、交互、检测等多种功能，适应了消费者的多元需求，提高了媒介的使用效率。

（4）可移动性强：LED互动广告可以随时随地进行移动，可以选址灵活、覆盖范围广泛，可以满足不同场景的需求，让广告营销降低成本的同时目标受众更精准。

第四部分：LED互动广告未来的发展趋势

目前，随着经济的不断发展，人们的生活质量和消费水平越来越高，LED互动广告也面临着新的挑战。未来，LED互动广告的发展趋势主要有以下三个方面的趋势：

（1）数字化和信息化：未来，LED互动广告将会更加数字化和信息化，广告媒介将会更方便、快速、智能化，用户体验将会更加优质、高效。

（2）智能化和多功能化：未来，LED互动广告会更加智能化和多功能化，会带来更多的用户体验和使用价值，满足不同用户和企业的需求。

（3）专业化和人性化：未来，LED互动广告将会更多的体现专业化和人性化的特点，广告策略和投放计划也会更加科学化和精细化，提高广告效果和企业利润。

总结

通过本文的分析，我们可以发现，LED互动广告的重要性、作用、优势和未来发展趋势都与企业品牌建设和营销密切相关，因此，企业必须重视LED互动广告的运用，加强对市场和用户的了解，不断优化广告策略和投放计划，才能够使广告营销效果最大化，获取更大的利润。

问答

1. LED互动广告的优势有哪些？

答：LED互动广告的优势主要有：视觉效果强、交互性强、多功能性强和可移动性强。这些优势使得LED互动广告在市场竞争中更具优势，具有更大的吸引力和影响力。

2. LED互动广告未来的发展趋势是什么？

答：LED互动广告未来的发展趋势主要有：数字化和信息化、智能化和多功能化、专业化和人性化。这些趋势都是为了满足人们不断提高的消费需求和提升用户体验而发展的。

LED互动广告，点亮你的品牌！随机日志

六大课程类型：自由闲聊、雅思、初级日常英语、高级日常英语、商务英语、面试英语

1、分为围棋启蒙、死活大师、实战练习大板块。

2、同时在控制台里，我们可以退暴力猴进行基础设置，例如脚本的更新等

3、提供数据源的测试连接，实现字段映射，分清内、外部字段的对应，票据预览方便票据调整

4、您可以及时了解编程的最新资讯，更好地把握行业趋势。

5、多种教学场景点播，提供播放器编辑器，课堂场景多样化。

<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>只(zhi)需(xu)訓(xun)練(lian)壹(yi)次(ci)，即(ji)可(ke)生(sheng)成(cheng)3D新(xin)場(chang)景(jing)！谷(gu)歌(ge)「光(guang)场神(shen)經(jing)渲(xuan)染(ran)」進(jin)化(hua)史(shi)

新智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：LRS

【新智元導(dao)讀(du)】NeRF的(de)泛(fan)化性(xing)難(nan)題(ti)再(zai)被(bei)Google攻(gong)克(ke)！

視(shi)圖(tu)合(he)成（view synthesis）是(shi)計(ji)算(suan)機(ji)视覺(jiao)和(he)计算机图形(xing)學(xue)交(jiao)叉(cha)領(ling)域(yu)的一個(ge)重(zhong)點(dian)难题，指(zhi)的是從(cong)一个场景的多(duo)張(zhang)图片(pian)中(zhong)創(chuang)建(jian)該(gai)场景的新视图。

要(yao)準(zhun)確(que)地(di)合成一个场景的新视图，一个模(mo)型(xing)需要从一小(xiao)部(bu)分(fen)參(can)考(kao)图片中捕(bu)捉(zhuo)多種(zhong)類(lei)型的信(xin)息(xi)，比(bi)如(ru)詳(xiang)細(xi)的三(san)維(wei)結(jie)構(gou)、材(cai)料(liao)和光照(zhao)等(deng)。

自(zi)2020年(nian)研(yan)究(jiu)人(ren)員(yuan)提(ti)出(chu)神经輻(fu)射(she)场（NeRF）模型以(yi)來(lai)，這(zhe)个問(wen)题也(ye)受(shou)到(dao)了(le)越(yue)来越多的關(guan)註(zhu)，大(da)大推(tui)動(dong)了新视图合成的性能(neng)。

其(qi)中一个超(chao)級(ji)大玩(wan)家(jia)就(jiu)是Google，在(zai)NeRF领域也發(fa)表(biao)了諸(zhu)多論(lun)文(wen)，本(ben)文將(jiang)為(wei)大家介(jie)紹(shao)兩(liang)篇(pian)Google发表在CVPR 2022和ECCV 2022上(shang)的论文，講(jiang)述(shu)光场神经渲染模型的进化。

第(di)一篇论文提出一个基(ji)於(yu)Transformer的两階(jie)段(duan)模型来学習(xi)組(zu)合参考像(xiang)素(su)顏(yan)色(se)，首(shou)先(xian)獲(huo)得(de)沿(yan)對(dui)極(ji)線(xian)（epipolar lines）的特(te)征(zheng)，然(ran)後(hou)获得沿参考视图的特征以產(chan)生目(mu)標(biao)射线的颜色，极大提升(sheng)了视图重現(xian)的准确率(lv)。

论文鏈(lian)接(jie)：https://arxiv.org/pdf/2112.09687.pdf

经典(dian)光场渲染（Light Field Rendering）可以准确地再现與(yu)视图有(you)关的效(xiao)應(ying)，如反(fan)射、折(zhe)射和半(ban)透(tou)明(ming)，但(dan)需要对场景进行(xing)密(mi)集(ji)的视图采(cai)樣(yang)。基于幾(ji)何(he)重建的方(fang)法(fa)只需要稀(xi)疏(shu)的视图，但不(bu)能准确地模擬(ni)non-Lambertian效应，即非(fei)理(li)想(xiang)散(san)射。

文中提出的新模型结合了这两个方向(xiang)的優(you)勢(shi)並(bing)緩(huan)解(jie)了其局(ju)限(xian)性，通(tong)過(guo)对光场的四(si)维表示(shi)进行操(cao)作(zuo)，模型可以学會(hui)准确地表示与视图有关的效应。通过在训练和推理过程(cheng)中強(qiang)制(zhi)執(zhi)行几何約(yue)束(shu)，场景几何被隱(yin)含(han)地从一组稀疏的视图中学习。

该模型在多个正(zheng)向和360°數(shu)據(ju)集上的表现优于最(zui)先进的模型，并且(qie)在具(ju)有嚴(yan)重的视线依(yi)賴(lai)性變(bian)化的场景上有較(jiao)大的余(yu)地。

另(ling)一篇论文通过使(shi)用(yong)具有規(gui)範(fan)化（canonicalized）位(wei)置(zhi)编碼(ma)的Transformer序(xu)列(lie)来解決(jue)合成未(wei)見(jian)过的场景的泛化性问题。模型在一组场景上训练后就可以用来合成新场景的视图。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2207.10662.pdf

文中提出了一个不同(tong)的范式(shi)，不需要深(shen)度(du)特征和类似(si)NeRF的體(ti)積(ji)渲染，该方法只需从场景中取(qu)样patch集合就能直(zhi)接預(yu)測(ce)新场景中目标射线的颜色。

首先利(li)用对极几何学，沿著(zhe)每(mei)个参考视图的对极线提取patch，并将每个patch都(dou)线性地投(tou)射到一个一维特征向量(liang)中，然后由(you)一系(xi)列的Transformer處(chu)理这个集合。

对于位置编码，研究人员采用和光场表示方法类似的方式对射线进行参数化，區(qu)別(bie)在于坐(zuo)标是相(xiang)对于目标射线的规范化，也使得该方法獨(du)立(li)于参考框(kuang)架(jia)并提高(gao)了通用性。

模型的创新点在于，它(ta)是进行基于图像的渲染，结合参考图像的颜色和特征来渲染新的视图，而(er)且純(chun)粹(cui)是基于Transformer的，在图像patch集上操作。并且它們(men)利用4D光场表示来进行位置编码，有助(zhu)于模拟与视图相关的效果(guo)。

最后實(shi)驗(yan)结果表明，该方法在未见过的场景的新视图合成方面(mian)优于其他(ta)方法，即使在用比少(shao)得多的数据进行训练時(shi)也是如此(ci)。

光场神经渲染

模型的輸(shu)入(ru)包(bao)括(kuo)一组参考图像、相应的相机参数（焦(jiao)距(ju)、位置和空(kong)間(jian)方向），以及(ji)用戶(hu)想要确定(ding)其颜色的目标射线的坐标。

为了生成一个新的图像，我(wo)们需要从输入图像的相机参数開(kai)始(shi)，先获得目标射线的坐标（每一个都对应一个像素），并为每一个坐标进行模型查(zha)詢(xun)。

研究人员的解决方法是，不完(wan)全(quan)处理每张参考图像，而只看(kan)可能影(ying)響(xiang)目标像素的区域。这些(xie)区域可以通过对极几何学确定，将每个目标像素映(ying)射到每个参考框架上的一條(tiao)线。

为了穩(wen)妥(tuo)起(qi)见，需要在对极线上的一些点周(zhou)圍(wei)選(xuan)取小区域，从而形成将被模型实際(ji)处理的patch集合，然后将Transformer作用于这组patch上以获得目标像素的颜色。

Transformer在这种情(qing)況(kuang)下(xia)特别有用，因(yin)为其中的自注意(yi)力(li)机制可以自然地将patch集合作为输入，注意力權(quan)重本身(shen)就可以用来结合参考视图颜色和特征来预测输出像素的颜色。

在光场神经渲染（LFNR）中，研究人员使用两个Transformer序列将patch集合映射到目标像素颜色。

第一个Transformer沿着每条对极线聚(ju)合信息，第二(er)个Transformer沿着每张参考图像聚合信息。

这种方法可以把(ba)第一个Transformer解釋(shi)为在每个参考幀(zhen)上尋(xun)找(zhao)目标像素的潛(qian)在对应关系，而第二个Transformer則(ze)是对遮(zhe)擋(dang)和视线依赖效应的推理，这也是基于图像的渲染的常(chang)见难题。

LFNR在最流(liu)行的视图合成基准（NeRF的Blender和Real Forward-Facing场景以及NeX的Shiny）上相比sota模型在峰(feng)值(zhi)信噪(zao)比（PSNR）的提升幅(fu)度高達(da)5dB，相當(dang)于将像素级的誤(wu)差(cha)減(jian)少了1.8倍(bei)。

LFNR可以重现一些NeX/Shiny数据集中比较难的视线依赖性效果，比如CD上的彩(cai)虹(hong)和反射，瓶(ping)子(zi)上的反射、折射和半透明。

与之(zhi)前(qian)的方法如NeX和NeRF相比，它们就沒(mei)辦(ban)法重现与视线相关的效果，如NeX/Shiny数据集中的实验室(shi)场景中的試(shi)管(guan)的半透明性和折射率。

一次训练，泛化新场景

但LFNR也有局限性。

第一个Transformer对每个参考图像独立地沿每条对极线折疊(die)信息，这也意味(wei)着模型只能根(gen)据每个参考图像的输出射线坐标和patch来决定要保(bao)留(liu)哪(na)些信息，这在單(dan)一场景的训练中效果很(hen)好(hao)（和大多数神经渲染方法一样），但它無(wu)法泛化到不同场景中。

可通用的模型很重要，因为可以直接应用于新的场景而不需要重新训练。

研究人员提出可通用的基于patch的神经渲染（GPNR）模型解决了LFNR的这个缺(que)陷(xian)。

通过在模型中增(zeng)加(jia)一个Transfomre，使其在其他两个Transformer之前運(yun)行，并在所(suo)有参考图像的相同深度的点之间交換(huan)信息。

GPNR由三个Transformer序列组成，这些Transformer将沿对极线提取的一组patch映射为像素颜色。图像patch通过线性投影層(ceng)被映射到初(chu)始特征，然后这些特征被模型連(lian)續(xu)细化和聚合，最終(zhong)形成特征和颜色。

舉(ju)个例(li)子，第一个Transformer从「公(gong)園(yuan)長(chang)椅(yi)」上提取出patch序列后，新模型可以使用在两个视图中出现在相应深度的「花(hua)」这样的线索(suo)，表明存(cun)在潜在的匹(pi)配(pei)。

这項(xiang)工(gong)作的另一个关鍵(jian)idea就是根据目标射线将位置编码规范化，因为想要在不同的场景中进行泛化，就必(bi)須(xu)以相对而非絕(jue)对的参照系来表示quantities

为了評(ping)估(gu)模型的泛化性能，研究人员在一组场景上训练GPNR，并在新场景上进行测试。

GPNR在几个基准（遵(zun)照IBRNet和MVSNeRF協(xie)議(yi)）上平(ping)均(jun)提高了0.5-1.0 dB，尤(you)其是在IBRNet基准上，GPNR 在只使用11%的训练场景的情况下，就超过了基线模型。

GPNR在NeX/Shiny和LLFF的保持(chi)场景上生成的视图细節(jie)，没有进行任(ren)何微(wei)調(tiao)。与IBRNet相比，GPNR可以更(geng)准确地再现葉(ye)片上的细节和通过鏡(jing)頭(tou)的折射。

参考資(zi)料：

https://ai.googleblog.com/2022/09/view-synthesis-with-transformers.html返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查看更多

責(ze)任编辑：