海口台湾大厦led广告牌
海口台湾大厦LED广告牌的独特魅力
海口台湾大厦LED广告牌是一种独特的户外广告形式，它采用了LED技术，将广告内容展现在大众的视野中。作为一种新兴的广告形式，它不仅可以有效地吸引人们的注意力，还可以为企业带来更高的知名度和更多的商业价值。在这篇博客中，我们将详细介绍海口台湾大厦LED广告牌的独特魅力。
首先，海口台湾大厦LED广告牌是一种非常具有视觉冲击力的广告形式。它采用了LED灯光，可以呈现出非常鲜艳、明亮、清晰的广告内容。不论是在白天还是在夜晚，都可以吸引人们的目光，让他们对广告内容产生浓厚的兴趣。
其次，海口台湾大厦LED广告牌是一种非常灵活的广告形式。它可以根据不同的需求和场景，灵活调整广告内容和展示方式。比如说，在重要节日或者大型活动期间，可以采用彩色动态广告，增强广告的视觉效果和吸引力。而在非重要时刻，可以采用简单的静态广告，节约成本，增加广告的投放效果。
海口台湾大厦LED广告牌的商业价值
海口台湾大厦LED广告牌的独特魅力不仅在于它的视觉冲击力和灵活性，更在于它所带来的商业价值。
首先，海口台湾大厦LED广告牌可以带来更高的知名度。它可以将广告内容展现在广大人群的视野中，让更多的人了解到企业和品牌。同时，它的视觉效果和灵活性也可以让人们对品牌产生更深刻的印象，从而提升品牌的知名度和美誉度。
其次，海口台湾大厦LED广告牌可以带来更多的商业价值。它可以吸引更多的潜在客户，增加销售机会。同时，它的灵活性也可以让企业在不同的场景和时刻展示不同的产品和服务，从而满足客户的不同需求和偏好。
结论
总的来说，海口台湾大厦LED广告牌是一种非常独特、具有视觉冲击力和商业价值的广告形式。它可以吸引人们的目光，增加品牌的知名度和美誉度，同时也可以带来更多的商业机会和价值。如果您还没有使用过LED广告牌，那么不妨尝试一下，相信它一定会为您的企业带来意想不到的效果和价值。
海口台湾大厦led广告牌特色
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海口台湾大厦led广告牌亮点
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一句(ju)話(hua)，就換(huan)了1、2、3、4个…演(yan)員(yuan)。 大谷表(biao)示(shi)，这些(xie)画面是在加(jia)載(zai)原(yuan)視(shi)頻(pin)之(zhi)後(hou)，直接(jie)根(gen)據(ju)輸(shu)入(ru)文(wen)字(zi)的(de)變(bian)化(hua)生(sheng)成(cheng)的。 都(dou)認(ren)出来的朋(peng)友(you)請(qing)扣(kou)1。 画得(de)很(hen)好，但这對(dui)AGI有啥(sha)幫(bang)助(zhu)么？ 毫(hao)無(wu)疑(yi)问的是，像(xiang)Dall-E、Imagen、Midjourney和(he)Stable Diffusion这樣(yang)的工(gong)具(ju)，在绘圖(tu)方面已经非(fei)常(chang)出色(se)了。 但在評(ping)估(gu)AGI的發(fa)展(zhan)進(jin)程(cheng)时，还有一个關(guan)鍵(jian)性(xing)的问題(ti)：这些「AI」对世(shi)界(jie)到(dao)底(di)有多(duo)少(shao)了解(jie)，以(yi)至(zhi)於(yu)它們(men)可(ke)以根据这些知識(shi)进行(xing)推(tui)理(li)和反(fan)饋(kui)？ 对此(ci)，马库斯在他(ta)最(zui)新的文章(zhang)中(zhong)，提出了質(zhi)疑： 关于第(di)1點(dian)，答(da)案(an)顯(xian)然(ran)是肯(ken)定(ding)的。除(chu)了那(na)些经過(guo)訓(xun)練(lian)的人(ren)類(lei)藝(yi)術(shu)家(jia)，才(cai)能做得比(bi)AI更(geng)好。 关于第2点，答案是好壞(huai)參(can)半(ban)。AI在某(mou)些输入上(shang)做得很好（比如(ru)宇(yu)航(hang)员騎(qi)马），但在其他输入上做得就不怎(zen)么理想(xiang)（比如马骑宇航员）。 而(er)第3点，也(ye)是最重(zhong)要的的一点。它的答案最終(zhong)決(jue)定了这些AI系统能否在構(gou)建(jian)通(tong)用智能，也就是AGI时派(pai)上用場(chang)。 雖(sui)說(shuo)它们生成的图像十(shi)分(fen)絢(xuan)麗(li)，而且(qie)很可能會(hui)徹(che)底改(gai)变艺术實(shi)踐(jian)，但这仍(reng)然不能说明(ming)或(huo)代表AGI方面的进展。 就拿(na)平(ping)面設(she)計(ji)師(shi)Irina Blok的这張(zhang)非常有名(ming)的「有很多洞(dong)的咖(ka)啡(fei)杯(bei)」来说吧(ba)。 马库斯表示，自己8歲(sui)的孩(hai)子看(kan)完(wan)之后都无法(fa)理解：「咖啡為(wei)何(he)不会從(cong)杯子的洞裏(li)漏(lou)出来？」 然而，这種(zhong)創(chuang)作(zuo)的麻(ma)煩(fan)在于，妳(ni)沒(mei)有一个关于不存(cun)在的東(dong)西(xi)應(ying)該(gai)是什么样子的事(shi)实性證(zheng)据，所以只(zhi)討(tao)論(lun)結(jie)果(guo)的话，就会陷(xian)入死(si)循(xun)環(huan)。 正(zheng)如Michael Bronstein所指(zhi)出的那样：「换做是人，也会選(xuan)擇(ze)这么画」。 因(yin)此，我(wo)们可以换一个不同(tong)的方式(shi)来追(zhui)问同一个问题： 如果我们在一項(xiang)基(ji)于事实的任(ren)務(wu)中，試(shi)图了解系统对(a)部(bu)分和整(zheng)體(ti)，以及(ji)(b)功(gong)能的认识，比如「画出一个梯(ti)子並(bing)標(biao)出你站(zhan)在上面的部分」这样的提示，会怎么样？ 显然，Craiyon（DALL-E mini）对此一竅(qiao)不通。 也許(xu)这是DALL-E Mini特(te)有的问题？其实不然。 马库斯发現(xian)，在「Stable Diffusion」中也会出现类似(si)的结果。 比如，「画一个人，并填(tian)充(chong)紫(zi)色」。 「画一輛(liang)白(bai)色的自行車(che)，并将用腳(jiao)踩(cai)的部分塗(tu)成橙(cheng)色」。 「画出一辆自行车，并标出在地(di)上滾(gun)動(dong)的部分。」 「画一辆没有輪(lun)子的白色自行车。」 「画一辆轮子是綠(lv)色的白色自行车。」 看得出来，AI可以一定程度(du)上地get到部分和整体的关系，但并不能理解一个事物(wu)的功能以及復(fu)雜(za)人类复杂的句法。 不过，马库斯这波(bo)確(que)实有股(gu)「甲(jia)方爸(ba)爸提需(xu)求(qiu)」的味(wei)道了。 基于这些结果，马库斯质问道：「我们真(zhen)的可以说，一个不了解轮子是什么，或者(zhe)说不了解轮子用途(tu)的系统，是人工智能的一个重大进步(bu)吗？」 对此，Stability AI的CEO，Emad Mostique，謙(qian)遜(xun)地表示：「它们还只是拼(pin)图的一个部分。」 Stable Diffusion为何能如此流(liu)行？ Diffusion最早(zao)是2015年(nian)的一篇(pian)文章提出的。 其核(he)心(xin)思(si)想，就是把(ba)生成的过程拆(chai)成一个个简單(dan)的小(xiao)步驟(zhou)，而不是像其他模(mo)型(xing)一样「一步到位(wei)」，这样擬(ni)合起来相(xiang)对容(rong)易(yi)，做出来效(xiao)果也好。 只是像大多數(shu)新生事物一样，Diffusion剛(gang)提出时，还有些粗(cu)糙(cao)。 直到2020年，生成模型DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Model）对之前的擴(kuo)散(san)模型进行了简化，Diffusion的发展才走(zou)上快(kuai)车道。 相比GAN来说，Diffusion模型训练更穩(wen)定，而且能夠(gou)生成更多样的样本(ben)。 因而，从2021年底到现在，先(xian)后有OpenAI的GLIDE、DALL·E-2和Google的Imagen都用上了Diffusion。 既(ji)然大家都用Diffusion模型，Stable Diffusion有啥特別(bie)之處(chu)，讓(rang)它变得如此炙(zhi)手(shou)可熱(re)？ 简单来说，Stable Diffusion有三(san)大優(you)点。 首(shou)先，Stable Diffusion做到了開(kai)源(yuan)，在商(shang)業(ye)/非商业使(shi)用上有超(chao)高的自由(you)度。 只要遵(zun)循 OpenRAIL-M 许可证的規(gui)定，并且不用于非法和非道德(de)的场景(jing)，任何人都可以对该模型进行商业或非商业使用、改造和再(zai)发布(bu)。 虽然Google的Imagen和OpenAI的DALL·E-2，画图的效果也很出色，可这些工具都是封(feng)閉(bi)或半封闭的。 为何Stable Diffusion可以做到开源，而其他卻(que)做不到呢(ne)？ 这是因为Stable Diffusion背后有Stability AI的加持(chi)。 Stability AI由英(ying)国富(fu)豪(hao)Emad Mostaque创辦(ban)，他除了有錢(qian)，更重要的是有情(qing)懷(huai)：他希(xi)望(wang)利(li)用自己的技(ji)术和資(zi)金(jin)，来推动社(she)会平等(deng)和技术普(pu)及。 因而做出Stable Diffusion的目(mu)标，就是创造开源的AI工具，大家可以把它當(dang)成真正的「Open AI」。 而谷歌(ge)也好，OpenAI都有商业上的追求，因而没有动力(li)做这样的「慈(ci)善(shan)事业」。 其次(ci)，Stable Diffusion很輕(qing)量。 即(ji)便(bian)OpenAI「良(liang)心发现」，让DALL·E-2开源，普通人也是用不起的：需要使用高端(duan)显卡(ka)，等待(dai)时间也比較(jiao)長(chang)。 虽然可以在網(wang)上找(zhao)到 DALL·E mini，但那是一个与OpenAI完全(quan)无关的个人开发者，所做的业余(yu)开源项目。 而Stable Diffusion可以在10G显存的消(xiao)費(fei)級(ji)显卡上使用，生成 512*512 尺(chi)寸(cun)的图片(pian)只需要幾(ji)秒(miao)。 最后，Stable Diffusion的成功，離(li)不开Stable Diffusion的效果好。 如果只是开源，Stable Diffusion未(wei)必(bi)就一定能大火，畢(bi)竟Craiyon、Disco Diffusion模型也是开源的。 Stable Diffusion在4000臺(tai) A100 显卡集(ji)群(qun)上，训练了一个月(yue)时间，再加上有近(jin)59億(yi)條(tiao)图片-文字平行数据的高质量数据集LAION-Aesthetics加持，生成结果完全不亞(ya)于DALL·E、Imagen 等基于超大模型的结果。 未来，Stable Diffusion在功能上，还有一些亮(liang)点值(zhi)得期(qi)待，比如结果复现。 在目前的Stable Diffusion上，即使你重用了之前成功渲(xuan)染(ran)的种子，如果提示符(fu)或源图像在后續(xu)渲染上发生了更改，那么想要复现之前的结果是很難(nan)的。 未来的Stable Diffusion，在保持一致(zhi)性上，还会有改进。 再比如外(wai)画，意(yi)思是用戶(hu)可通过语義(yi)邏(luo)辑和视覺(jiao)連(lian)貫(guan)性将图像扩展到其邊(bian)界之外。 總(zong)之，虽然Stable Diffusion不一定真的理解它在画什么，其画出的作品(pin)也見(jian)得「符合逻辑」，但AI从来不是「一个人在戰(zhan)鬥(dou)」。 Stable Diffusion其实是从科(ke)研(yan)團(tuan)隊(dui)、公(gong)司(si)和无数用户組(zu)成的复杂网絡(luo)中「长出来的」，未来它还会叠(die)代，变得更强大，也会給(gei)我们帶(dai)来更多的驚(jing)喜(xi)。 参考(kao)资料(liao)： https://weibo.com/2395607675/M61L994kN https://garymarcus.substack.com/p/form-function-and-the-giant-gulf https://www.unite.ai/how-stable-diffusion-could-develop-as-a-mainstream-consumer-product/返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：