优秀的广告作品案例分析
Case Study: An Analysis of Outstanding Advertisements
Advertisements play a crucial role in attracting and retaining customers. A well-crafted advertisement can effectively communicate the message to the target audience and generate leads. In this blog post, we will analyze some of the most outstanding advertisements and explore what makes them effective.
1. Nike's"Dream Crazy" Campaign
Nike's"Dream Crazy" campaign featuring Colin Kaepernick was one of the most talked-about advertisements in recent times. The ad created a lot of buzz and controversy for its portrayal of the NFL quarterback and his activism.
The ad's main message was to inspire people to dream big and pursue their passions, regardless of the obstacles they face. The ad used powerful visuals, emotional music, and inspiring quotes to convey the message. The use of Kaepernick, a controversial figure in American society, added to the ad's impact and generated a lot of discussion and debate.
2. Apple's"Think Different" Campaign
Apple's"Think Different" campaign is considered one of the most iconic ads of all time. The campaign featured some of the most influential people in history, such as Albert Einstein, Mahatma Gandhi, and Martin Luther King Jr.
The ad's main message was to encourage people to think differently and challenge the status quo. The ad used simple yet powerful visuals and a catchy tagline to convey the message. The use of influential figures added credibility and authority to the message, making it more impactful.
3. Coca-Cola's"Share a Coke" Campaign
Coca-Cola's"Share a Coke" campaign was a huge success and went viral on social media. The campaign featured personalized Coke bottles with people's names on them.
The ad's main message was to promote sharing and togetherness. The ad used personalized products to create a personal connection with the audience and encourage them to share their Coke with others. The use of social media and hashtags added to the ad's virality, making it a huge success.
Conclusion
These advertisements are some of the most outstanding examples of effective marketing. They use powerful visuals, emotional themes, and relatable messages to connect with the audience and convey the brand's message. Whether it's Nike's inspiring message of dreaming big, Apple's call to challenge the status quo, or Coca-Cola's promotion of sharing and togetherness, these ads have successfully communicated their message and generated a huge impact on the audience.
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<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>AI 3D創(chuang)作(zuo)來(lai)了(le)？“搶(qiang)飯(fan)碗(wan)”成(cheng)真(zhen) 来源(yuan)：VR陀(tuo)螺(luo) 作者(zhe)：元(yuan)橋(qiao) 圖(tu)片(pian)来源：由(you)無(wu)界(jie) AI工(gong)具(ju)生(sheng)成 VR壹(yi)直(zhi)都(dou)以(yi)輕(qing)量(liang)化(hua)內(nei)容(rong)為(wei)主(zhu)，缺(que)重(zhong)度(du)内容已(yi)久(jiu)。 重度内容相(xiang)較(jiao)於(yu)轻量化内容更(geng)能(neng)滿(man)足(zu)用(yong)戶(hu)的(de)沈(chen)浸(jin)式(shi)體(ti)驗(yan)，以遊(you)戲(xi)为例(li)，好(hao)的体验感(gan)需(xu)要(yao)大(da)量高(gao)精(jing)度3D素(su)材(cai)，豐(feng)富(fu)的游戏角(jiao)色(se)和(he)精美(mei)的畫(hua)面(mian)場(chang)景(jing)，在(zai)此(ci)基(ji)礎(chu)上(shang)增(zeng)加(jia)空(kong)間(jian)感知(zhi)與(yu)交(jiao)互(hu)、玩(wan)法(fa)等(deng)。 傳(chuan)統(tong)的建(jian)模(mo)方(fang)式不(bu)僅(jin)成本(ben)较高而(er)且(qie)具備(bei)较高的門(men)檻(kan)，同(tong)時(shi)人(ren)工建模領(ling)域(yu)優(you)秀(xiu)的建模師(shi)稀(xi)缺，這(zhe)也(ye)使(shi)成本再(zai)次(ci)上升(sheng)。因(yin)此，業(ye)内都在尋(xun)求(qiu)高效(xiao)且低(di)成本的3D内容生成方式。 近(jin)期(qi)，生成式AI爆(bao)火(huo)，從(cong)AIGC到(dao)3D模型(xing)，各(ge)大公(gong)司(si)都開(kai)始(shi)自(zi)研(yan)或(huo)發(fa)布(bu)AI 3D创作解(jie)決(jue)方案(an)。例如(ru)騰(teng)訊(xun)AI Lab提(ti)出(chu)自研3D虛(xu)擬(ni)场景自動(dong)生成解决方案，幫(bang)助(zhu)游戏开发者以更低成本创造(zao)風(feng)格(ge)多(duo)樣(yang)、 貼(tie)近現(xian)實(shi)的虚拟城(cheng)市(shi)，提升3D虚拟场景的生產(chan)效率(lv)。 生成式AI仅仅依(yi)靠(kao)一張(zhang)图片或者輸(shu)入(ru)關(guan)鍵(jian)文(wen)字(zi)就(jiu)能轉(zhuan)化成3D模型，这種(zhong)驚(jing)人的创作很(hen)快(kuai)就讓(rang)人對(dui)这個(ge)领域产生了一連(lian)串(chuan)的暢(chang)想(xiang)：AI 3D创作真的要来了嗎(ma)？内容创作者的饭碗還(hai)穩(wen)吗？以下(xia)將(jiang)从VR内容制(zhi)作的兩(liang)个重要環(huan)節(jie)：建模与渲(xuan)染(ran)進(jin)行(xing)分(fen)析(xi)。 AI 3D建模正(zheng)加速(su)到来 3D素材是(shi)包(bao)括(kuo)游戏、影(ying)視(shi)、社(she)交等所(suo)有(you)3D應(ying)用的基石(shi)，如果(guo)可(ke)以通(tong)過(guo)输入文本快速生成三(san)維(wei)模型，3D建模师就可以結(jie)合(he)这項(xiang)技(ji)術(shu)提高工作的效率，達(da)到降(jiang)本增效的效果，而海(hai)量的3D素材无疑(yi)會(hui)进一步(bu)推(tui)动VR的发展(zhan)。 前(qian)面也提到由于人工建模需要花(hua)費(fei)大量的时间和成本，因此很難(nan)满足AR/VR对3D素材的需求。若(ruo)想推动元宇(yu)宙(zhou)产业快速发展，海量的3D素材少(shao)不了，这也是为什(shen)麽(me)各大企(qi)业都在紛(fen)纷研发结合AI创建3D建模的技术。 2022年(nian)谷(gu)歌(ge)曾(zeng)发表(biao)过一篇(pian)論(lun)文《DreamFusion：Text-To-3D Using 2D Diffusion》，詳(xiang)細(xi)概(gai)述(shu)了“DreamFusion”。簡(jian)單(dan)来看(kan)，“DreamFusion”是先(xian)使用一个預(yu)訓(xun)練(lian)2D擴(kuo)散(san)模型（如Imagen）基于文本提示(shi)生成多个视角的3D视图，再依據(ju)NeRF（神(shen)經(jing)輻(fu)射(she)场）重建。 NeRF与Imagen互相影響(xiang)，沒(mei)有一个训练得(de)比(bi)较好的NeRF，Imagen很难生成连貫(guan)的多视角图；反(fan)之(zhi)，就得不到好的NeRF。于是作者提出NeRF和Imagen来回(hui)叠(die)代(dai)的方法。这种来回迭代有个缺陷(xian)是耗(hao)时，如来回迭代15000次，生成一个模型就需要在4塊(kuai)TPUv4上训练1.5小(xiao)时。 图：3DNeRF和2D生成模型来回迭代优化（来源：dreamfusion3d） 目(mu)前很多三维方法都是基于NeRF所生成的，这种方式生成的三维物(wu)体在效率、渲染、質(zhi)量上都有顯(xian)著(zhu)的提升，但(dan)现階(jie)段(duan)还不能做(zuo)结構(gou)數(shu)据，也就是Mesh，无法用来开发VR重度内容。关于NeRF（神经辐射场）详细介(jie)紹(shao)，可以參(can)閱(yue)VR陀螺近期文章(zhang)《高效低成本构建元宇宙场景：NeRF神经辐射场》 2022年，英(ying)偉(wei)达也发表了一篇关于《Magic3D：High-Resolution Text-to-3D Content Creation》的论文。文中(zhong)闡(chan)述了生成式AI如何(he)无需特(te)殊(shu)培(pei)训也可创建3D模型的过程(cheng)。 隨(sui)著(zhe)近期AIGC的爆火，Magic3D在业内得到了極(ji)大的关註(zhu)。也正因为看到Magic3D建模的效果，业内人士(shi)普(pu)遍(bian)認(ren)为AI 3D创作真的要来了。 Magic3D将重建过程分成了两部(bu)分，一是先使用低分辨(bian)率创建粗(cu)略(lve)的模型，到第(di)二(er)阶段从粗神经表示初(chu)始化的紋(wen)理(li)網(wang)格模型，使用与高分辨率潛(qian)在扩散模型交互的高效可微(wei)的光(guang)柵(zha)化渲染器(qi)进行优化。類(lei)似(si)于DreamFusion使用文本到生成2D图像(xiang)，然(ran)後(hou)基于NeRF创建3D模型一般(ban)。 Magic3D还可以根(gen)据給(gei)定(ding)主題(ti)实例输入图像，使用DreamBooth微調(tiao)扩散模型，並(bing)使用给定的提示优化3D模型。 同时，只(zhi)需要40分鐘(zhong)左(zuo)右(you)，Magic3D就可以创建一个帶(dai)有彩(cai)色纹理的3D网格模型，相比DreamFusion快了2倍(bei)。 目前DreamFusion和Magic3D尚(shang)未(wei)开源，同时也未达到商(shang)业化的成熟(shu)度。AI创作对数据、算(suan)法有着极高的要求，而3D数据又(you)具有天(tian)然的稀缺性(xing)，难收(shou)集(ji)等特點(dian)，即(ji)便(bian)有了龐(pang)大的数据，AI如何从庞大的数据中學(xue)習(xi)创作也是一个問(wen)题；而从2D直接(jie)扩展到3D，也需要极大的計(ji)算量，如何加快优化速度，如何撰(zhuan)寫(xie)正確(que)的腳(jiao)本都是需要解决的算法问题。 此外(wai)，AI 3D创作在落(luo)地(di)场景、可行性的商业化路(lu)徑(jing)、技术风險(xian)等方面都尚无法达到工业化的生产標(biao)準(zhun)，甚(shen)至(zhi)还有很長(chang)一段路要走(zou)，据业内预估(gu)可能五(wu)年或长达十(shi)年之久。但可以看到的是ChatGPT已经可以根据一段文字描(miao)述进行編(bian)碼(ma)生成脚本，而GPT-5大模型也在籌(chou)备中了，就像互相迭代一样，通过不斷(duan)地反饋(kui)更改(gai)，AI会變(bian)得越(yue)来越智(zhi)能，所生成的编码会逐(zhu)步优化升級(ji)，达到初步使用的需求。 一旦(dan)生成式AI的3D创作技术成熟，就可以加速VR游戏、视頻(pin)以及(ji)应用程序(xu)的开发。屆(jie)时，或将会解决VR海量内容需求的一大痛(tong)点。 AI实时渲染：技术仍(reng)有限(xian) 除(chu)了建模，VR内容制作另(ling)一个重要环节便是渲染了。渲染对用户体验有直接的影响，一般在AR/VR场景中，为了能夠(gou)实现靈(ling)活(huo)的交互方式和丰富的感官(guan)体验，需要在内容生产中提升配(pei)套(tao)的实时渲染能力(li)。 相对于传统的非(fei)实时渲染，实时渲染所見(jian)即所得，能够更加直觀(guan)地看到输出效果，方便制作人員(yuan)进行调整(zheng)。目前，人工智能已经开始在实时運(yun)算渲染领域初显本领了。 近期，海外一款(kuan)名(ming)为ArkoAI的人工智能渲染器在設(she)计创作领域得到了极大关注，以插(cha)件(jian)形(xing)式安(an)裝(zhuang)在SketchUp、Rhino、Revit中。 使用者只需要输入关键詞(ci)，仅幾(ji)秒(miao)就可以渲染出较好的效果图；同时还可以将模型置(zhi)于不同的场景中，即便是简单的几何形体也能渲染出效果图。 ArkoAI的初衷(zhong)是简化设计师繁(fan)瑣(suo)的工作流(liu)程，但目前还只是一个简单的AI生成器，生成的图片大部分是关于建築(zhu)和室(shi)内领域；同时，渲染水(shui)平(ping)也停(ting)留(liu)在比较初级的阶段，对建筑风格和结构的理解非常(chang)有限。前面也提到AI的核(he)心(xin)是算法和数据，在渲染層(ceng)面亦(yi)是如此。 目前AI渲染还达不到真正的使用需求，同时在多次输入相同关键词的情(qing)況(kuang)下，渲染的图会逐漸(jian)变得模糊(hu)甚至走形，AI的“智能”程度仍然有限。 雖(sui)然还不能切(qie)入VR内容的创作层面，但是这个风向(xiang)标卻(que)越来越清(qing)晰(xi)了。 在GTC 2023大会上，英伟达也針(zhen)对AI视频、图像生成、大型語(yu)言(yan)模型、图形渲染等推出了NVIDIA L40，旨(zhi)在利(li)用AI加速渲染，基于数据和神经网絡(luo)训练方法形成的自动化的材质生产鏈(lian)路，具有高度还原(yuan)離(li)線(xian)材质、速度快、且能够快速迭代的优勢(shi)。 此外，如前面提到的英伟达Magic3D也可以从文字描述中渲染出彩色纹理的3D网格模型，例如最(zui)近比较火的“一只坐(zuo)在睡(shui)蓮(lian)上的藍(lan)色毒(du)鏢(biao)蛙(wa)”。 Meta、微軟(ruan)、谷歌等企业也都在投(tou)資(zi)实时3D渲染，在未来数年裏(li)，无论是AI渲染还是AI建模的技术都会比现在进化的更好，无疑会给3D创作带来巨(ju)大的进步，也将会使创作环节变得更快、制作成本更低。 AI的觸(chu)角在3D创作设计领域延(yan)伸(shen)的越来越深(shen)，甚至日(ri)本已经有企业开始采(cai)用AI作画实现商业化运行了。从AI到AI 3D建模再到实时渲染，我(wo)們(men)正在经歷(li)“技术改变创作领域甚至一切设计工作”这一场景。随着研发深入，未来创作者直接输入会变得更少，3D素材呈(cheng)现巨量增长的態(tai)势。 AI抢工作成定局(ju)？ 在人工智能普遍成为各行各业的底(di)层技术背(bei)景下，大家(jia)都在思(si)考(kao)AI还能做什么？我们的工作是不是正在面臨(lin)被(bei)淘(tao)汰(tai)的局面？不仅在科(ke)技领域，传统行业如律(lv)师、编輯(ji)等都发出了相似的感嘆(tan)。甚至也有機(ji)构作出细化分析，哪(na)些(xie)職(zhi)位(wei)未来不会被取(qu)代。一夜(ye)之间，所有人对AI的恐(kong)慌(huang)好像都上了一个层次。 其(qi)实AI创作会不会真的抢人类的“饭碗”得就具体崗(gang)位而论，就像工业4.0大潮(chao)中替(ti)代一线工人的机器人一样，甚至有些工廠(chang)已经实现了全(quan)自动化运行，大量不需要创意(yi)、简单且重復(fu)性的勞(lao)动已经被替代。 本輪(lun)AI的大潮与工业4.0的本质區(qu)別(bie)在于“智能化”，AI已经展现出“创作”的能力，即使目前的创意还能看到諸(zhu)多样本的痕(hen)跡(ji)，建模和渲染的AIGC能力也还處(chu)于早(zao)期，但AI在部分领域能提升生产力已经成为不爭(zheng)的事(shi)实。 与其擔(dan)心自己(ji)的工作是否(fou)会被AI替代，不如思考如何结合AI将现有的工作更完(wan)美地完成，如何让AI变得更好，因为被錯(cuo)誤(wu)的大数据餵(wei)養(yang)，扭(niu)曲(qu)AI的认知，那(na)时AI做的事情可能会超(chao)越人类的底线。 《失(shi)控(kong)》的作者凱(kai)文·凯利认为“未来将有数以萬(wan)计创业公司，他(ta)们会从事人工智能用于某(mou)一个领域的工作。使用者越来越多的話(hua)，机器会越来越聰(cong)明(ming)，这是一种滾(gun)雪(xue)球(qiu)的方式。” 也就是說(shuo)技术进步是必(bi)然的，同时由于基础数据不断扩大，机器的思维方式会变得越来越灵活。但技术给社会带来的变革(ge)，并不是以抢工作为最終(zhong)目标，而是成为一种提升效率的生产方式。 凯文·凯利也曾在一次演(yan)講(jiang)中表示，每(mei)一项新(xin)技术的誕(dan)生都会引(yin)发一场恐慌周(zhou)期，一般会经历7个阶段： 其实大多数人对新技术持(chi)負(fu)面态度多源于对技术的不了解，當(dang)人们不了解一样产品(pin)的时候(hou)，往(wang)往会持有不看好的态度。但细究(jiu)下来会发现技术做的事情只是在让原有东西变得更加智能，例如AI輔(fu)助飛(fei)机駕(jia)駛(shi)，飞行员只要做好基础的操(cao)作，剩(sheng)下的都是AI在驾驶飞机，可以有效緩(huan)解飞行员一路的疲(pi)劳与提高飞行安全程度。 因此，AI 3D的创作也并不会真正取代建模师以及渲染师的工作，反而可以多维度地给建模师提供(gong)多重视角，也让建模师可以从繁琐的工作中简化出来，做更有意義(yi)的事情。但我们總(zong)会抱(bao)着戏謔(xue)的态度看待(dai)AI，以古(gu)怪(guai)刁(diao)鉆(zuan)的问题去(qu)调戏AI，从而给人工智能定义上“人工智障(zhang)”的名號(hao)。 順(shun)理成章的把(ba)AI看作人类的对立(li)面，也理所应当的不会樂(le)于接受(shou)新技术的到来。馬(ma)斯(si)克(ke)曾说过一句(ju)话，无论妳(ni)接受与不接受，无论人类如何呼(hu)籲(xu)停止(zhi)采用新技术，总会有企业在马不停蹄(ti)地研究，在你不知道(dao)的地方，不知道的领域，它会在某一天就来了。 与此同时，毋(wu)庸(yong)置疑的是人工智能在某一方面已经开始比人类聪明了，甚至可以跨(kua)專(zhuan)业地協(xie)同工作。但由于机器与人类的思考方式不同，机器变得越聪明时反而会推动人类工作的进步。此外，技术的进步也会创造出新的工作，改变就业的生态格局，人+AI将是未来任(ren)何工作领域的一个普遍现象(xiang)。 参考文獻(xian)返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：