经典广告词:感动心灵,传递价值

标题:感动心灵,传递价值的广告词

第一部分:什么是感动心灵的广告词

感动心灵的广告词是指那些能够触动人们内心深处、产生共鸣和感动的广告词语。这些广告词语往往能够唤起人们对于生活、情感、家庭、友谊、梦想等方面的共鸣,让人们从中感受到自己想要的东西,并且愿意追求。这类广告词语往往充满情感,贴近人心,具有高度的感染力和亲和力。

在具体的广告词语中,感动心灵的广告词往往采用一些情感化、生活化的语言表达方式,通过对人们的生活经验的共鸣,来达到引起关注和印象,让人们对品牌或产品产生认知、认同和好感。

举例说明

例如,苹果公司曾经推出过一系列的广告,其中有一条广告就在国内广受欢迎。这条广告的主题是人性,主要讲述了一个年轻人从学生到独立的成年人的成长经历,配合着一首感人至深的音乐。这条广告在情感化、生活化表达方面做得非常好,人们从中感受到了自己的成长之路,也感受到了苹果作为一家公司的精神和态度。

又例如,百事可乐曾经推出过一条广告,主题是友情。广告讲述了一个两个人之间的友情故事,其中充满了情感、感动和温暖。这条广告成功地在人们心中留下了深刻的印象,同时也让人们对百事可乐产生了认知和好感。

第二部分:传递价值的广告词

传递价值的广告词是指那些能够传达品牌、产品或服务的特点、优势、价值等信息,让人们对其产生兴趣并愿意尝试的广告词语。

在具体的广告词语中,传递价值的广告词往往采用一些比较客观、理性的语言表达方式,通过对品牌或产品的介绍、特点的彰显,来达到引起关注和印象,让人们对品牌或产品产生认知、认同和好感。

举例说明

例如,宝马汽车曾经推出过一条广告,主题是极限。广告讲述了一位职业车手在宝马车上创下了自己的极限,同时对宝马车的性能、速度、操控等方面进行了介绍。这条广告不仅通过极限的挑战和速度的感受来吸引人们的注意,更重要的是在产品的介绍和特点演示上下了很大的功夫,让人们对宝马汽车产生了浓厚的兴趣。

又例如,可口可乐曾经推出过一条广告,主题是分享。广告讲述了一个年轻人在独自旅行时,与当地人分享可口可乐的欢乐场景。这条广告通过情感化和生活化的方式,在向人们传递可口可乐作为一款畅销饮料的特点和价值的同时,也在于人们生活中的简单快乐联系起来,让人们对可口可乐产生了兴趣和好感。

第三部分:感动心灵和传递价值的结合

感动心灵和传递价值的结合是广告词语成功的关键之一。这种广告词语往往能够既传递产品、服务或品牌的价值和特性,又能够引起人们的情感共鸣,激发人们的购买欲望和忠诚度。

举例说明

例如,Nike公司曾经推出过一系列的广告,其中有一条广告就很好地结合了感动心灵和传递价值。这条广告的主题是Just do it,主要讲述了一位跑步者在黑夜中奋力奔跑的故事,配合着一首激励人心的音乐。这条广告成功地结合了感动和传递价值,通过情感共鸣和生活化表达方式,引起了人们的注意,同时也传递了Nike作为一家体育品牌的精神和态度。

又例如,微信公司推出的广告词语WeChat,一切皆有可能,也很好地结合了感动心灵和传递价值。这句话既传递了微信作为一款通信软件的特点和优势,又通过一切皆有可能的口号,引发了人们的想象和期待。

第四部分:总结

感动心灵和传递价值是广告词语成功的关键之一。感动心灵的广告词语往往充满情感、贴近人心,具有高度的感染力和亲和力,能够引起人们的情感共鸣和记忆。而传递价值的广告词语则更加注重产品、服务或品牌的介绍、特点和优势,能够引发人们的认知、认同和好感。

结合两者,既能够引起人们的注意和情感共鸣,又能够传递产品、服务或品牌的价值和特性,激发人们的购买欲望和忠诚度。这是广告词语成功的关键,也是企业商家在品牌推广时应该非常重视和注重的方面。

问答话题

Q1:如何创造感动心灵的广告词语?

A:要创造感动心灵的广告词语,首先需要深刻理解目标受众的需求和心理,在语言表达上贴近人心、生动形象、情感化。通过情感化、生活化表达,让受众感受到品牌或产品与自己的关联、共鸣和情感联系。例如,可以运用一些具有感染力、亲和力和刺激性的语言表达方式,如夸张、对比、反转、幽默等,从而让广告词语具有更强的吸引力和记忆力。

Q2:如何创造传递价值的广告词语?

A:要创造传递价值的广告词语,需要对产品、服务或品牌的特点、优势有深刻的理解和把握,采用比较客观、理性的语言表达方式,清晰明了地表达产品的特点、优势和价值所在。例如,可以运用一些具有突出、引人注目的词汇和短语,如最好的、最新的、最佳的、最有用的等,从而让广告词语更具有说服力和吸引力。

Q3:如何在广告中成功结合感动心灵和传递价值?

A:在广告中成功结合感动心灵和传递价值需要通过情感化、生活化表达方式,既让受众感受到品牌或产品与自己的关联、共鸣和情感联系,又清晰明了地表达产品的特点、优势和价值所在。例如,可以通过一些具有感染力、亲和力和刺激性的语言表达方式结合产品、服务或品牌的介绍、特点和价值,从而让广告词语具有更强的吸引力和记忆力。

经典广告词:感动心灵,传递价值特色

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新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji):LRS

【新智元導(dao)讀(du)】SAD是(shi)第(di)一個(ge)使(shi)用(yong)SAM直(zhi)接(jie)利(li)用渲(xuan)染(ran)後(hou)的(de)深度图提(ti)取(qu)几何信息的模(mo)型(xing)。

本(ben)月(yue)初(chu),Meta推(tui)出(chu)的一款(kuan)可(ke)以(yi)「分割一切」的模型Segment Anything Model (SAM) 已(yi)經(jing)引(yin)起(qi)了(le)廣(guang)泛(fan)的關(guan)註(zhu)。

今(jin)天(tian),我(wo)們(men)向(xiang)大(da)家(jia)介(jie)紹(shao)一款名(ming)為(wei)「Segment Any RGBD(SAD)」的機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)模型。

與(yu)以往(wang)所(suo)有(you)使用SAM的工具(ju)的不(bu)同(tong)之(zhi)處(chu)在(zai)於(yu),SAD读入(ru)的图片(pian)可以是经過(guo)渲染之后的深度图,讓(rang)SAM直接根据几何信息來(lai)分割图像。

該(gai)項(xiang)目(mu)是由(you)Visual Intelligence Lab@HKUST, HUST, MMLab@NTU, Smiles Lab@XJTU和(he)NUS的同学完(wan)成(cheng)的。如(ru)果(guo)大家覺(jiao)得(de)這(zhe)个项目有意(yi)思(si)的話(hua),請(qing)大家多(duo)多star~

演(yan)示(shi)程(cheng)序(xu)鏈(lian)接:https://huggingface.co/spaces/jcenaa/Semantic_Segment_AnyRGBD

代(dai)碼(ma)链接:https://github.com/Jun-CEN/SegmentAnyRGBD

簡(jian)介

与RGB图像相(xiang)比(bi),渲染后的深度图像忽(hu)略(lve)了紋(wen)理信息,而(er)側(ce)重(zhong)于几何信息。

以往基(ji)于 SAM 的项目裏(li)SAM 的輸(shu)入图像都(dou)是 RGB 图像, 该團(tuan)隊(dui)是第一个使用 SAM 直接利用渲染后的深度图提取几何信息的。

下(xia)图顯(xian)示了具有不同顏(yan)色(se)图函(han)數(shu)的深度图具有不同的 SAM 結(jie)果。

模型流(liu)程图如下图所示,作(zuo)者(zhe)提供(gong)了兩(liang)種(zhong)選(xuan)擇(ze),包(bao)括(kuo)將(jiang) RGB 图像或(huo)渲染的深度图像输入到(dao) SAM進(jin)行(xing)分割,在每(mei)种模式(shi)下,用戶(hu)都可以獲(huo)得Semantic Mask(一种颜色代表(biao)一个類(lei)別(bie))和帶(dai)有类别的 SAM Mask。

以输入为深度图为例(li)子(zi)进行說(shuo)明(ming)。首(shou)先(xian)通(tong)过颜色映(ying)射(she)函数将深度图([H,W])映射到RGB空(kong)間(jian)([H,W,3]),然(ran)后将渲染后的深度图送(song)入SAM进行分割。

最(zui)終(zhong)输出可視(shi)化(hua)有两种形(xing)式,一种是Semantic mask,即(ji)一种颜色對(dui)應(ying)一种类别;另(ling)一种是SAM mask with classes,即输出的mask仍(reng)然是SAM的mask,並(bing)且(qie)每一个mask都有类别。并且可以根据深度图将2D的结果投(tou)影(ying)到3D space进行可视化。

对比效(xiao)果

作者将RGB送入SAM进行分割与将渲染后的深度图送入SAM进行分割进行了对比。

RGB图像主(zhu)要(yao)表示纹理信息,而深度图像包含(han)几何信息,因(yin)此(ci)RGB图像比渲染的深度图像色彩(cai)更(geng)豐(feng)富(fu)。在这种情(qing)況(kuang)下,SAM 为 RGB 输入提供的掩(yan)码比深度输入多得多,如下图所示。

渲染的深度图像減(jian)輕(qing)了 SAM 的过分割。例如,桌(zhuo)子在RGB图像上(shang)被(bei)分割成四(si)个部(bu)分,其(qi)中(zhong)一个在語(yu)義(yi)结果中被分类为椅(yi)子(下图中的黃(huang)色圓(yuan)圈(quan))。相比之下,桌子在深度图像上被视为一个整(zheng)體(ti)对象(xiang)并被正(zheng)確(que)分类。人(ren)的頭(tou)部的一部分在RGB图像上被分类为墻(qiang)壁(bi)(下图中的藍(lan)色圆圈),但(dan)在深度图像上卻(que)被很(hen)好(hao)地(di)分类。 距(ju)離(li)很近(jin)的两个物(wu)体在深度图上可能(neng)被分割为一个物体,比如紅(hong)圈中的椅子。在这种情况下,RGB 图像中的纹理信息对于找(zhao)出对象比較(jiao)关鍵(jian)。

Demo

作者表示,希(xi)望(wang)SAD模型能夠(gou)带来更多的啟(qi)發(fa)和創(chuang)新,也(ye)期(qi)待(dai)著(zhe)反(fan)饋(kui)和建(jian)議(yi)。让我们一起探(tan)索(suo)这个神(shen)奇(qi)的机器学习世(shi)界(jie)吧(ba)!

參(can)考(kao)資(zi)料(liao):

https://github.com/Jun-CEN/SegmentAnyRGBD返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu),查(zha)看(kan)更多

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发布于:四川凉山甘洛县