二手车广告语创意风趣

二手车广告创意

二手车市场是一个繁荣的市场,但是广告语的创意却很难有新意。我们来看看如何在不违反广告法的前提下,为二手车广告注入一些新的创意。

一辆二手车

首先,我们可以通过打破传统,来引起人们的注意。比如,我们可以将二手车描述成“有故事的车”,“见证了生活的车”,或者“跑遍了大江南北的车”,这些描述会让人们联想到二手车的历程,而不是单纯的车况。

一条公路

传递价值

除了打破传统,我们还可以通过传递价值来吸引人们。二手车广告可以强调二手车的实用性和经济性。在现在这个经济环境下,很多人都在寻找更加实惠的交通方式。如果广告能够传递出二手车的性价比,就会很容易吸引潜在买家。

一堆钱

讲述故事

除了以上两种方法,我们还可以通过讲述故事来吸引人们。比如我们可以通过描述前任车主的故事,来打动人心。比如前任车主是一位环球旅行家,这辆车见证了他的旅行故事,又或者前任车主是一位乡村医生,这辆车见证了他为人民群众服务的历程。这些故事会让人们产生共鸣,提高广告效果。

一个人在讲故事

综上所述,二手车广告创意可以通过打破传统、传递价值和讲述故事来吸引人们。这些方法都可以很好地避免违反广告法,同时提升广告的效果。

结论

在二手车广告中,创意是一个很重要的因素。通过打破传统、传递价值和讲述故事,我们可以吸引更多的潜在买家。但是需要注意的是,在寻找创意的同时,我们也需要遵守广告法,不做虚假宣传。

二手车广告语创意风趣随机日志

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近(jin)年(nian)來(lai),3D动捕(bu)、数字虛(xu)擬(ni)人等(deng)技(ji)術(shu)受(shou)到(dao)越(yue)来越多(duo)關(guan)註(zhu),它(ta)不(bu)僅(jin)可(ke)以(yi)應(ying)用(yong)於(yu)電(dian)影(ying)場(chang)景(jing),遊(you)戲(xi)、社(she)交(jiao)等領(ling)域(yu)也(ye)開(kai)始(shi)采(cai)用。相(xiang)比(bi)于過(guo)去(qu)高(gao)成(cheng)本(ben)、高門(men)檻(kan)的(de)全(quan)身动捕技术,現(xian)在(zai)制(zhi)作基(ji)于动捕的虚拟人越来越容(rong)易(yi),不需(xu)要(yao)过高的成本或(huo)是(shi)專(zhuan)業(ye)技术知(zhi)識(shi),壹(yi)些(xie)簡(jian)易、自(zi)动化(hua)的动捕方(fang)案(an)就(jiu)足(zu)夠(gou)普(pu)通(tong)創(chuang)作者(zhe)使(shi)用。

近期(qi),索尼也公(gong)布(bu)了(le)一項(xiang)基于機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)的3D虚拟人和(he)动捕方案,該(gai)方案可逼真模(mo)拟人類(lei)面部表情和行(xing)為(wei)的3D建(jian)模技术,通过忠(zhong)實(shi)重(zhong)现人类特(te)征(zheng),来推(tui)动虚拟社交。

索尼指(zhi)出(chu),数字人是基于真人特征的3D模型(xing),它在虚拟场景中(zhong)可模拟人的自然(ran)外(wai)觀(guan)和行为。近年来,越来越多的企(qi)业开始接(jie)觸(chu)数字人技术,並(bing)將(jiang)它用于廣(guang)告(gao)、客(ke)服(fu)、游戏等场景。當(dang)然,并不是所(suo)有(you)数字人都(dou)能(neng)完(wan)全還(hai)原(yuan)人的特征,它們(men)的还原程(cheng)度(du)取(qu)決(jue)于用途(tu),比如(ru)在CG电影中,對(dui)于数字人的逼真度會(hui)要求(qiu)更(geng)高。索尼認(ren)为,隨(sui)著(zhe)CG渲(xuan)染(ran)技术不斷(duan)提(ti)升(sheng),虚拟化身的质量(liang)越来越好(hao),因(yin)此(ci)恐(kong)怖(bu)谷(gu)問(wen)題(ti)正(zheng)在得(de)到解(jie)决。

索尼的目(mu)標(biao),是开發(fa)一種(zhong)仿(fang)佛(fo)真实存(cun)在的数字人,這(zhe)种数字人具(ju)有存在感(gan),讓(rang)人感覺(jiao)它仿佛就在身邊(bian)。換(huan)句(ju)話(hua)說(shuo),就是利(li)用数字技术来復(fu)制真人。結(jie)合(he)AI算(suan)法(fa)後(hou),它可以和真人互(hu)动,甚(shen)至(zhi)和真人難(nan)以區(qu)分(fen)。其(qi)研发重點(dian)是突(tu)出数字人的個(ge)性(xing)表達(da),比如重现人臉(lian)皺(zhou)紋(wen)和表情的特征變(bian)化,抓(zhua)住(zhu)人獨(du)一無(wu)二(er)的特点。從(cong)自然交互的角(jiao)度来看(kan),索尼也注重数字人的眼(yan)神(shen)与用戶(hu)的互动,数字人不会盯(ding)着用户,而(er)是模仿人眼和頭(tou)部自然动作。

数字人核(he)心(xin)技术

構(gou)成数字人的核心技术包(bao)括(kuo):面部动捕、面部肌(ji)肉(rou)模拟、面部肌肉动作和身体协调性。基于人脸綁(bang)定(ding)的面部动画也需要这些步(bu)驟(zhou),模拟人脸表情变化是一个复雜(za)的过程,要想(xiang)忠实重现、绑定人脸面部动作,需要高端(duan)的面部动捕技术。而且(qie),复杂的面部动捕难以控(kong)制,在制作动画時(shi)将需要高超的技术。为了简化基于动捕的人脸表情模拟过程,索尼研发了一种更加(jia)智(zhi)能的工(gong)作流(liu)程,特点是无需傳(chuan)統(tong)的面部绑定方案,并降(jiang)低(di)了制作动画的工作量。

據(ju)了解,面部动捕技术可準(zhun)確(que)追(zhui)蹤(zong)表演(yan)者脸部各(ge)部分運(yun)动,并驅(qu)动CG模型去模拟这种运动。捕捉(zhuo)面部变形(xing)数据需要詳(xiang)細(xi)的三(san)位(wei)信(xin)息(xi),才(cai)能准确呈(cheng)现肌肉伸(shen)展(zhan)、收(shou)縮(suo),以及(ji)由(you)此產(chan)生(sheng)的皱纹等细微(wei)运动。

而索尼的方案,简單(dan)来講(jiang)就是用动捕技术捕捉真人演員(yuan)的表情,并根(gen)据捕捉到的数据生成人脸CG模型,以及面部动態(tai)变形效(xiao)果(guo)。此外,还分析(xi)了各种面部表情模式(shi),并提取了重现这些表情需要运动的面部区域。这些区域大(da)約(yue)有100个,包括眼睛(jing)和嘴(zui)唇(chun)輪(lun)廓(kuo)部位,在捕捉这些区域的3D信息后,索尼对它们的位置(zhi)進(jin)行了标記(ji)。

在捕捉人脸3D信息时,索尼使用了多臺(tai)同(tong)步的攝(she)像(xiang)机从多角度拍(pai)摄,并推算3D运动信息。不过,部分面部表情变化可能会導(dao)致(zhi)标记檢(jian)測(ce)失(shi)敗(bai)或遮(zhe)擋(dang),因此该系(xi)统还利用光(guang)流,以及不同的摄像头角度来提升信息獲(huo)取的穩(wen)定性。

接下(xia)来,索尼使用真人表演視(shi)頻(pin)作为訓(xun)練(lian)数据,培(pei)训了可精(jing)准检测眼睛、嘴唇运动的系统。索尼指出,每(mei)一幀(zhen)动捕的准确性都决定了下一帧的准确性,因此该系统还需要不断完善(shan),提高整(zheng)体水(shui)平(ping)。

索尼开始使用头戴(dai)式摄像头(HMC)来拍摄演员的面部表情,相比于传统的固(gu)定机位拍摄,HMC的好處(chu)是可以追随演员,演员无需尋(xun)找(zhao)摄像头,可以更加自由、靈(ling)活(huo)的运动。索尼表示(shi):捕捉到自然运动的人体姿(zi)态后,才能渲染出完整的数字人,因此HMC是捕捉自然运动数据不可缺(que)少(shao)的工具。

不过,演员可戴在头上(shang)的HMC摄像头数量有限(xian),面部捕捉的角度、覆(fu)蓋(gai)面積(ji)比固定机位更少。因此,准确捕捉3D面部数据、识別(bie)3D标记則(ze)尤(you)为重要。为了训练良(liang)好的3D預(yu)测算法,索尼使用固定机位和HMC预先(xian)捕捉人脸数据,其中包括面部表情、3D标记等等。算法通过这些数据去学习表情和面部运动之(zhi)間(jian)的相关性,后續(xu)只(zhi)需要HMC的数据就可预测3D面部运动,准确性足够接近传统的固定机位方案。

模拟面部变形

在捕捉人脸3D标记信息后,索尼的动捕系统根据眼瞼(jian)、嘴唇轮廓信息来模拟面部变形,并动态渲染在3D模型上。渲染面部变形的流程是:根据幾(ji)何(he)函(han)数模拟面部表情、用机器学习模型将面部表情个性化、细節(jie)微调、疊(die)加纹理(li)。首(shou)先第(di)一步,3D面部动作、眼睑轮廓需要准确定位,才能确保后续面部变形合理。因此,索尼設(she)定了一个具有几何约束(shu)的能量函数,可根据3D面部数据来调整面部模型的整体形态。

另(ling)外,由于人脸表情变化引(yin)起(qi)的皮(pi)膚(fu)拉(la)伸、收缩、皱纹和肌肉隆(long)起程度因人而異(yi),因此索尼利用十(shi)几种面部表情模式来训练个性化的机器学习模型,这些模型可根据人脸特征,来将3D面部表情个性化,重现用户的个人特征。

细节方面,该机器学习模型将人脸区域的伸長(chang)、收缩程度作为特征值(zhi),并根据几何变形模型与真实值之间的差(cha)距(ju)回(hui)歸(gui),从而輸(shu)出具有个人特征的面部变形。

面部变形的最(zui)后一步,就是引入(ru)眼睑、嘴唇、口(kou)腔(qiang)形狀(zhuang)变形算法,对面部模型进行額(e)外处理。这一步是为了糾(jiu)正面部变形可能产生的誤(wu)差,确保眼睑覆盖眼球(qiu)(避(bi)免(mian)眼球和眼睑出现间隙(xi),或眼球穿(chuan)模眼皮)、自然的口腔形状变化等特征。在眼睑处理部分,该算法重点是避免眼睑接触眼球,而嘴唇处理部分,则側(ce)重于几何约束,确保面部捕捉到的嘴唇轮廓与3D模型的嘴唇形状匹(pi)配(pei)。

面部和身体集(ji)成

完成3D面部动作模拟后,下一步便(bian)是将面部与身体姿态集成,并协调面部表情和身体动作。如果面部和身体分开运动,会顯(xian)得不自然,因此索尼开发了面部和身体一体化算法,可模拟全身自然运动。

索尼指出,目前(qian)市(shi)面上的动捕方案主(zhu)要用于模拟人体模型的运动和变形,人体3D信息通过光学方案捕捉,并且在頸(jing)部、腿(tui)部、手(shou)臂(bi)等处添(tian)加标记来定位骨(gu)骼(ge)姿态,生成人体網(wang)格(ge),从而模拟人体形状。相比之下,索尼的方案侧重于模拟颈部形状,颈部的动作会同时受到面部和身体运动影響(xiang),比如颈骨运动决定面部方向(xiang),下頜(he)运动决定嘴巴(ba)运动。

于是,索尼构建了一个全身姿态模拟系统,将HMC数据和身体动作捕捉同步,并根据这些数据来预测颈部形状。据悉(xi),索尼预先创建了结合多种嘴型、面部方位的大量训练数据,并从中提取了潛(qian)在的颈部形状。在实際(ji)预测中,颈部模型組(zu)合了多种数据,包括下颌运动、颈部方向。

索尼表示:该颈部模拟模型可重现自然的面部和身体动作,目前训练改(gai)模型需要大量训练数据,后续将想辦(ban)法減(jian)少对数据的依(yi)賴(lai)。

總(zong)之,索尼的数字人模拟方案实现了自动化的人脸表情模拟,这大大减少了前期创作工作,允(yun)許(xu)创作者交付(fu)更高质量产品(pin)。更重要的是,该方案可根据不同人的特征去模拟运动,好处是看起来非(fei)常(chang)自然。索尼表示:随着3D虚拟技术发展,数字人将会被(bei)更多人所熟(shu)知,輕(qing)松(song)创建Avatar的需求将逐(zhu)步增(zeng)加。未(wei)来,希(xi)望(wang)可以将这项几乎(hu)应用于消(xiao)費(fei)級(ji)市场,比如电影、游戏等领域。參(can)考(kao):sony返(fan)回搜(sou)狐(hu),查(zha)看更多

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发布于:山东菏泽东明县