吃货必备！最棒的美食合作广告语

一、引入

在当今这个饮食文化飞速发展的时代，餐饮行业越来越重视广告语的运用。随着互联网的不断普及，广告语的重要性也越来越被人们所认可。对于美食爱好者来说，最棒的美食合作广告语肯定是吸引他们去尝试新美食的最好方式。那么如何才能运用最棒的合作广告语，吸引更多的消费者呢？下面从四个方面进行详细的阐述。

二、广告语的创意

众所周知，一个好的广告语首先要有创意。如果广告语只是单纯的描述商品，消费者是无法被吸引的。所以，创意非常重要。广告语需要有一个亮点，用独特的方式表达产品的特点，给人留下深刻的印象。例如：KFC的广告语肯德基，让你吃得津津有味就非常富有创意。这个广告语不仅表达了KFC美食的美味，还特别强调了津津有味的感受，让人无法拒绝。

另外，广告语还可以运用诗句、俚语等文学元素。例如：世界因爱情而转动，生命因美食而激荡，这是意大利米其林三星餐厅Osteria Francescana的广告语，通过巧妙地将爱情和美食进行结合，让人们产生无限遐想。

三、广告语的情感共鸣

广告语需要与消费者产生情感共鸣。这个广告语要能够传达品牌的价值观，符合消费者的情感需求。例如，麦当劳的广告语叔叔来给你送温暖，就非常符合大众的情感需要，通过送温暖这个意象，让人们觉得麦当劳是一个非常有爱心的品牌。

同时，广告语要能够引起消费者的共鸣。例如，美团外卖的广告语谁说外卖不能送幸福，通过这个广告语，美团外卖成功地打造了自己的情感品牌，让消费者产生对品牌的信任感和认同感。

四、广告语的文化诠释

广告语需要符合当地的文化背景，让消费者能够更好地理解和接受。例如，麦当劳的广告语我就喜欢你，喜欢麦当劳，这个广告语用的是熟悉的歌曲《我就喜欢你》的曲调，符合消费者的文化习惯，容易让人产生共鸣和认同。

另外，广告语还可以通过文化元素的运用，来打造自己的文化品牌。例如，康师傅的广告语康师傅，光明食品的代表，通过这个广告语，康师傅成功地将自己的品牌与光明食品的文化元素结合在一起，形成了自己的文化品牌。

五、广告语的口感描述

美食的广告语要能够引起消费者的味蕾共鸣。广告语需要通过生动的语言和形象的描述，让人们产生对美食的渴望和味觉想象。例如，必胜客的广告语豪华海鲜披萨，海中鲜美，通过这个广告语，让人们产生对披萨的味觉欲望，渴望去品尝这种海鲜披萨的美味。

另外，广告语还可以通过形象的比喻来进行口感描述。例如，唐宫海鲜舫的广告语一颗龙珠，富贵品味，通过使用龙珠这个形象象征海鲜的珍贵和富贵，让人们对唐宫海鲜舫的美食产生了浓厚的兴趣。

六、总结归纳

通过以上四个方面的详细阐述，我们可以看出最棒的美食合作广告语需要具有创意、情感共鸣、文化诠释和口感描述四方面的特点。只有这样，才能够吸引更多的消费者去尝试新的美食。因此，广告语的运用对于品牌来说非常重要，希望品牌可以通过运用最棒的广告语，打造自己的品牌形象。

最后，我们可以看出，对于品牌来说，运用最棒的美食合作广告语不仅可以吸引更多的消费者，还可以增强品牌的知名度和认可度。因此，我们希望品牌可以重视广告语的运用，打造自己的文化品牌。

常见问题解答

Q1：广告语需要怎样的特点才能吸引消费者？

A1：广告语需要具有创意、情感共鸣、文化诠释和口感描述四方面的特点，只有符合这些要求，才能够吸引更多的消费者去尝试新的美食。

Q2：广告语怎样才能符合当地的文化背景？

A2：广告语可以通过文化元素的运用，来符合当地的文化背景。例如，广告语可以使用当地热门歌曲或者当地知名文化元素进行创意的设计。

Q3：广告语需要怎样的口感描述才能引起消费者的味蕾共鸣？

A3：广告语需要通过生动的语言和形象的描述，让人们产生对美食的渴望和味觉想象。广告语还可以通过形象的比喻来进行口感描述，通过使用形象词语来象征美食的味道。

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新智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：LRS

【新智元導(dao)讀(du)】新位姿估计模(mo)型(xing)：位姿和(he)形(xing)狀(zhuang)解(jie)耦(ou)估计，用(yong)最(zui)少(shao)的(de)参数量訓(xun)練(lian)，獲(huo)得(de)最優(you)的效(xiao)果(guo)。

賦(fu)予(yu)機(ji)器(qi)人(ren)對(dui)日(ri)常(chang)物(wu)體(ti)的 3D 理(li)解是(shi)机器人應(ying)用中的壹(yi)項(xiang)重(zhong)大挑(tiao)戰(zhan)。

在(zai)未(wei)知(zhi)環(huan)境(jing)中進(jin)行(xing)探(tan)索(suo)時(shi)，由(you)於(yu)物体形状的多(duo)樣(yang)性(xing)，現(xian)有(you)的物体位姿估计方(fang)法(fa)仍(reng)然(ran)不(bu)能(neng)令(ling)人滿(man)意(yi)。

最近(jin)浙江(jiang)大學(xue)、字节跳(tiao)動(dong)人工(gong)智能實(shi)驗(yan)室(shi)和香(xiang)港中文大学的研(yan)究(jiu)者(zhe)联合提出了(le)一個(ge)新的框架，用于從(cong)單(dan)个 RGB-D 圖(tu)像(xiang)进行类别级物体形状和位姿估计。

論(lun)文地(di)址(zhi)：https://arxiv.org/abs/2210.01112

项目(mu)鏈(lian)接(jie)：https://zju3dv.github.io/gCasp

為(wei)了處(chu)理类别內(nei)物体的形状變(bian)化(hua)，研究人員(yuan)采(cai)用語(yu)義(yi)原(yuan)始(shi)表(biao)示(shi)，將(jiang)不同(tong)的形状编碼(ma)到(dao)一个統(tong)一的隱(yin)空(kong)間(jian)中，這(zhe)種(zhong)表示是在觀(guan)察(cha)到的點(dian)雲(yun)和估计的形状之(zhi)间建(jian)立(li)可(ke)靠(kao)对应關(guan)系(xi)的关鍵(jian)。

然後(hou)通(tong)過(guo)設(she)计的对剛(gang)体相(xiang)似(si)变換(huan)不变的形状描(miao)述(shu)子(zi)，解耦了物体的形状和位姿估计，从而(er)支(zhi)持(chi)任意位姿中目標(biao)物体的隐式(shi)形状优化。实验表明(ming)所(suo)提出的方法在公(gong)開(kai)数據(ju)集(ji)中实现了領(ling)先(xian)的位姿估计性能。

研究背(bei)景(jing)

在机器人的感(gan)知與(yu)操(cao)作(zuo)领域(yu)，估计日常物体的形状和位姿是一项基(ji)本(ben)功(gong)能，並(bing)且(qie)具(ju)有多种应用，其(qi)中包(bao)括(kuo) 3D 場(chang)景理解、机器人操作和自(zi)主(zhu)倉(cang)儲(chu)。

該(gai)任务的早(zao)期(qi)工作大多集中在实例(li)级位姿估计上(shang)，这些(xie)工作主要(yao)通过将观察到的物体与給(gei)定(ding)的 CAD 模型对齊(qi)來(lai)获得物体位姿。

然而，这样的设置(zhi)在现实世(shi)界(jie)的场景中是有限(xian)的，因(yin)为很(hen)難(nan)預(yu)先获得一个任意给定物体的確(que)切(qie)模型。

为了推(tui)廣(guang)到那(na)些沒(mei)見(jian)过但(dan)是在语义上熟(shu)悉(xi)的物体，类别级别物体位姿估计正(zheng)在引(yin)起(qi)越来越多的研究关註(zhu)，因为它(ta)可以(yi)潛(qian)在地处理真(zhen)实场景中同一类别的各(ge)种实例。

现有的类别级位姿估计方法通常嘗(chang)試(shi)预測(ce)一个类中实例的像素(su)级歸(gui)一化坐(zuo)标，或(huo)者采用形变之后的参考(kao)先验模型来估计物体位姿。

盡(jin)管(guan)这些工作已(yi)經(jing)取(qu)得了很大的进步(bu)，但是當(dang)同一类别中存(cun)在較(jiao)大的形状差(cha)異(yi)时，这些一次(ci)性预测方法仍然面(mian)臨(lin)困(kun)难。

为了处理同一类内物体的多样性，一些工作利(li)用神(shen)经隐式表示，通过叠(die)代(dai)优化隐式空间中的位姿和形状来適(shi)应目标物体的形状，并获得了更(geng)好(hao)的性能。

在类别级物体位姿估计中有兩(liang)个主要挑战，一是巨(ju)大的类内形状差异，二(er)是现有的方法将形状和位姿的耦合在一起进行优化，这样容(rong)易(yi)导致(zhi)优化問(wen)題(ti)更加(jia)復(fu)雜(za)。

在这篇(pian)论文中，研究人员通过设计的对刚体相似变换不变的形状描述子，解耦了物体的形状和位姿估计，从而支持任意位姿中目标物体的隐式形状优化。最后再(zai)根(gen)据估计形状与观测之间的语义关联，求(qiu)解出物体的尺(chi)度(du)与位姿。

算(suan)法介(jie)紹(shao)

算法由三(san)个模塊(kuai)組(zu)成(cheng)，语义原语提取、生(sheng)成式形状估计和物体位姿估计。

算法的輸(shu)入(ru)是单張(zhang) RGB-D 图像，算法使(shi)用预先训练好的 Mask R-CNN 获得 RGB 图像的语义分(fen)割(ge)結(jie)果，然后根据相机内参反(fan)投(tou)影(ying)得到每(mei)个物体的点云。该方法主要对点云进行处理，最終(zhong)求得每个物体的尺度与6DoF位姿。

语义原语提取

DualSDF[1] 中提出了一种針(zhen)对同类物体的语义原语的表示方法。如(ru)下(xia)图左(zuo)所示，在同一类物体中，每个实例都(dou)被(bei)分成了一定数量的语义原语，每个原语的标簽(qian)对应著(zhe)某(mou)类物体的特(te)定部(bu)位。

为了从观测点云中提取物体的语义原语，作者利用了一个点云分割網(wang)絡(luo)，将观测点云分割成了帶(dai)有标签的语义原语。

生成式的形状估计

3D的生成模型（如DeepSDF）大多是在归一化的坐标系下運(yun)行的。

然而在真实世界观测中的物体与归一化坐标系之间會(hui)存在一个相似位姿变换（旋(xuan)轉(zhuan)、平(ping)移(yi)以及(ji)尺度）。

为了在位姿未知时来求解当前(qian)观测对应的归一化形状，作者基于语义原语表示，提出了一种对相似变换不变的形状描述子。

这种描述子如下图所示，它描述了不同原语構(gou)成的向(xiang)量之间的夾(jia)角(jiao)：

作者通过这个描述子来衡(heng)量当前观测与估计形状之间的誤(wu)差，并通过梯(ti)度下降(jiang)来使得估计形状与观测之间更加一致，过程(cheng)如下图所示。

作者另(ling)外(wai)展(zhan)示了更多的形状优化示例。

位姿估计

最后，通过观测点云与求解形状之间的语义原语对应关系，作者使用 Umeyama 算法求解了观测形状的位姿。

实验结果

作者在 NOCS 提供(gong)的 REAL275（真实数据集）和 CAMERA25（合成数据集）数据集上进行了对比(bi)实验，与其他(ta)方法在位姿估计精(jing)度上进行了对比，所提出的方法在多项指(zhi)标上遠(yuan)超其他方法。

同时，作者也(ye)对比了需要在 NOCS 提供的训练集上训练的参数量，作者需要最少的2.3M的参数量便(bian)達(da)到了最先进水(shui)平。

参考資(zi)料(liao)：

[1] Wang, He, et al."Normalized object coordinate space for category-level 6d object pose and size estimation." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2019.

[2] Hao, Zekun, et al."Dualsdf: Semantic shape manipulation using a two-level representation." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2020.

[3] Park, Jeong Joon, et al."Deepsdf: Learning continuous signed distance functions for shape representation." Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. 2019.

[4] Deng, Xinke, et al."iCaps: Iterative Category-Level Object Pose and Shape Estimation." IEEE Robotics and Automation Letters 7.2 (2022): 1784-1791.

[5] Tian, Meng, Marcelo H. Ang, and Gim Hee Lee."Shape prior deformation for categorical 6d object pose and size estimation." European Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2020.

[6] Umeyama, Shinji."Least-squares estimation of transformation parameters between two point patterns." IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence 13.04 (1991): 376-380.返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看(kan)更多

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