独具匠心的画册广告语，吸引眼球 (Unique and eye-catching advertising language for brochures)
独具匠心的画册广告语，吸引眼球
在如今的竞争激烈的市场上，吸引消费者的注意力变得越来越难。而对于企业来说，画册可以说是展示自己的重要工具之一，而画册广告语的重要性也不容忽视。因此，本文将从四个方面详细阐述如何创作独具匠心的画册广告语，吸引消费者的注意力。一、独特的品牌识别
画册广告语应该展现企业的独特品牌识别，使消费者记住企业的名字和logo。例如，一家生产花茶的企业，可以使用香气扑鼻，品味花语这样的广告语，强调自己的产品不仅有味道，还有情感内涵，让消费者感受到品质的保证。此外，企业可以通过独特的词语、俚语和流行语展示自己的个性。例如，把握每一天，让生活更有趣这样的广告语，既让消费者明白这是一个生活品牌，又能让他们感受到产品带给他们的乐趣和价值。二、紧密结合产品特点
画册广告语应该紧密结合产品特点，突出产品的优势并展示给消费者。例如，一家生产美容产品的企业，可以使用重拾美丽，从每一滴水开始这样的广告语，表达出产品的美容功效，同时强调产品的自然、纯净，让消费者更易于接受。此外，企业还可以通过广告语让消费者感受到产品的实用性和性价比。例如，一瓶化解困扰，终身无忧这样的广告语，强调产品的使用效果、长期效益和价值，让消费者相信产品的优势和品质。三、借助故事情节
故事情节是广告语中常用的元素，可以吸引消费者的注意力并让他们在情节中了解产品。例如，一家咖啡品牌可以使用每一个早晨，都是新的开始这样的广告语，通过情节营造出一个美好的晨起场景，让消费者感受到产品带来的美好生活。此外，企业还可以借助名人或者真实故事展示产品的功效，让消费者更容易信任和接受产品。例如，一家饮料品牌可以使用健康的身体，才是幸福的源泉这样的广告语，借助名人健康故事展示产品的健康价值。四、用词简洁生动
画册广告语应该用词简洁生动，让消费者一眼看出产品的特点和优势。例如，让时间静美，用心呵护每一个瞬间这样的广告语，生动地表达出产品的时尚、美学特性，让消费者感受到产品带来的美好。此外，企业还可以通过通俗易懂的词汇展示产品的实用性和价值。例如，一杯饮料，让你保持活力一整天这样的广告语，用简单的语言让消费者知道产品带来的好处和价值。总结
画册广告语的作用已经不仅仅是吸引消费者的注意力，更是展示出企业的品牌价值和独特性。通过独特的品牌识别、紧密结合产品特点、借助故事情节、用词简洁生动等四个方面创作独具匠心的广告语，才能让消费者记住我们的品牌，并产生购买欲望，从而实现商业价值。问答话题
Q1: 如何制作一个能够吸引消费者的画册广告语？A1: 制作一个能够吸引消费者的画册广告语需要考虑产品特点、品牌识别、故事情节、用词简洁生动等各方面因素，结合实际情况创作。Q2: 使用品牌代言人可以提高画册广告语的效果吗？A2: 使用品牌代言人可以提高画册广告语的效果，因为代言人可以提高消费者对产品的信任度和认可度，进而产生购买欲望。Q3: 画册广告语的长度应该如何控制？A3: 画册广告语的长度应该控制在10个字以内，简洁明了，让消费者很快就能记住，对产品产生兴趣和认可。独具匠心的画册广告语，吸引眼球 (Unique and eye-catching advertising language for brochures)特色
1、野外还有机会爆出极品装备，让你感受到这款游戏还是很公平的
2、亲子堂帮助提高您与孩子之间的互动，让您和孩子亲密无间。
3、设置考试时间，启动考试时间提醒，就能掌握倒计时时间。
4、很多有趣的内容慢慢享受，玩家可以自由开始游戏任务;
5、游戏中加入了卡通的风格设计是整个游戏的趣味性变得更强。
独具匠心的画册广告语，吸引眼球 (Unique and eye-catching advertising language for brochures)亮点
1、提供每日一练，随机出题目，并且还可以根据时间查看历史推荐。
2、玩家在游戏中将会扮演会御剑的剑仙，跟其他的玩家相互竞技
3、军师如云，武将如虎，数百位三国名将任你招募宠幸后宫美女。
4、专家医生在网上逐一回答问题。图片、图片和视频可以自由选择。
5、充实游戏场景。可选择多种通讯方式，自定义游戏模式，交友。
yewaihaiyoujihuibaochujipinzhuangbei，rangniganshoudaozhekuanyouxihaishihengongpingdeqinzitangbangzhutigaoninyuhaizizhijiandehudong，rangninhehaiziqinmiwujian。shezhikaoshishijian，qidongkaoshishijiantixing，jiunengzhangwodaojishishijian。henduoyouqudeneirongmanmanxiangshou，wanjiakeyiziyoukaishiyouxirenwu;youxizhongjiarulekatongdefenggeshejishizhenggeyouxidequweixingbiandegengqiang。達(da)摩(mo)院(yuan)貓(mao)頭(tou)鷹(ying) mPLUG-Owl 亮(liang)相(xiang)：模(mo)塊(kuai)化(hua)多(duo)模態(tai)大(da)模型(xing)，追(zhui)趕(gan) GPT-4 多模态能(neng)力(li) 來(lai)源(yuan)：機(ji)器(qi)之(zhi)心(xin) 純(chun)文(wen)本(ben)大模型方(fang)興(xing)未(wei)艾(ai)，多模态領(ling)域(yu)也(ye)開(kai)始(shi)湧(yong)現(xian)出(chu)多模态大模型工(gong)作(zuo)，地(di)表(biao)最(zui)強(qiang)的(de) GPT-4 具(ju)備(bei)讀(du)圖(tu)的多模态能力，但(dan)是(shi)遲(chi)迟未向(xiang)公(gong)眾(zhong)开放(fang)體(ti)驗(yan)，於(yu)是乎(hu)研(yan)究(jiu)社(she)區(qu)开始在(zai)這(zhe)個(ge)方向上(shang)發(fa)力研究並(bing)开源。MiniGPT-4 和(he) LLaVA 問(wen)世(shi)不(bu)久(jiu)，阿(e)裏(li)达摩院便(bian)推(tui)出 mPLUG-Owl ，壹(yi)个基(ji)于模块化實(shi)现的多模态大模型。 今(jin)天(tian)要(yao)介(jie)紹(shao)的是 mPLUG-Owl，該(gai)工作不僅(jin)通(tong)過(guo)大量(liang) cases 展(zhan)示(shi)出優(you)秀(xiu)的多模态能力，還(hai)第(di)一次(ci)針(zhen)對(dui)視(shi)覺(jiao)相關(guan)的指(zhi)令(ling)理(li)解(jie)提(ti)出一个全(quan)?的測(ce)試(shi)集(ji) OwlEval，通过人(ren)工評(ping)测对比(bi)了(le)已(yi)有(you)模型，包(bao)括(kuo) LLaVA 、MiniGPT-4 、BLIP-2 以(yi)及(ji)系(xi)統(tong)類(lei) MM-REACT 等(deng)工作，实验結(jie)果(guo)表明(ming) mPLUG-Owl 展示出更(geng)优的多模态能力，尤(you)其(qi)在多模态指令理解能力、多輪(lun)对話(hua)能力、知(zhi)識(shi)推理能力等方?表现突(tu)出 ModelScope体验地址(zhi)： https://modelscope.cn/studios/damo/mPLUG-Owl/summary HuggingFace体验地址： https://huggingface.co/spaces/MAGAer13/mPLUG-Owl 多模态能力展示 我(wo)們(men)把(ba) mPLUG-Owl 與(yu)现有工作進(jin)行(xing)对比来感(gan)受(shou)一下(xia) mPLUG-Owl 的多模态效(xiao)果，值(zhi)得(de)一提的是，该工作中(zhong)评比的测试樣(yang)例(li)基本上都(dou)来自(zi)已有工作，避(bi)免(mian)了 cherry pick 问題(ti)。 下图 6 展示了 mPLUG-Owl 很(hen)强的多轮对话能力。 從(cong)图 7 中可(ke)以发现， mPLUG-Owl 具有很强的推理能力。 如(ru)图 9 展示了一些(xie)笑(xiao)话解釋(shi)例?。 在该工作中，除(chu)了评测对比外(wai)，该研究團(tuan)隊(dui)还觀(guan)察(cha)到(dao) mPLUG-Owl 初(chu)顯(xian)一些意(yi)想(xiang)不到的能力，比如多图关聯(lian)、多語(yu)?、文字(zi)识別(bie)和文檔(dang)理解等能力。 如图 10 所(suo)示，雖(sui)然(ran)在訓(xun)練(lian)階(jie)段(duan)并沒(mei)有进行多图关联數(shu)據(ju)的训练，mPLUG-Owl 展现出了一定(ding)的多图关联能力。 如图 11 所示，盡(jin)管(guan) mPLUG-Owl 在训练阶段仅使(shi)用(yong)了英(ying)文数据，但其展现出了有趣(qu)的多语?能力。这可能是因(yin)為(wei) mPLUG-Owl 中的语?模型使用了 LLaMA，从而(er)出现了这一现象(xiang)。 尽管 mPLUG-Owl 没有在帶(dai)有標(biao)註(zhu)的文档数据上进行训练，但其仍(reng)然展现出了一定的文字识别和文档理解能力，测试结果如图 12 所示。 方法(fa)介绍 该工作提出的 mPLUG-Owl，其整(zheng)体架(jia)構(gou)如图 2 所示。 模型结构：它(ta)由(you)视觉基礎(chu)模块(开源的 ViT-L)、视觉抽(chou)象模块以及預(yu)训练语?模型( LLaMA-7B) 組(zu)成(cheng)。视觉抽象模块將(jiang)較(jiao)?的、細(xi)粒(li)度(du)的图像(xiang)特(te)征(zheng)概(gai)括为少(shao)量可學(xue)習(xi)的 Token，从而实现对视觉信(xin)息(xi)的?效建(jian)模。?成的视觉 Token 与文本查(zha)詢(xun)一起(qi)輸(shu)?到语?模型中，以?成相應(ying)的回(hui)復(fu)。 模型训练：采(cai)用兩(liang)阶段的训练方式(shi) 第一阶段：主(zhu)要目(mu)的也是先(xian)学习视觉和语?模态間(jian)的对?。不同(tong)于先前(qian)的工作， mPLUG-Owl 提出凍(dong)住(zhu)视觉基础模块會(hui)限(xian)制(zhi)模型关联视觉知识和文本知识的能力。 因此(ci) mPLUG-Owl 在第一阶段只(zhi)冻住 LLM 的參(can)数，采用 LAION-400M， COYO-700M， CC 以及 MSCOCO 训练视觉基础模块和视觉摘(zhai)要模块。 第?阶段：延(yan)續(xu) mPLUG 和 mPLUG-2 中不同模态混(hun)合(he)训练对彼(bi)此有收(shou)益(yi)的发现，Owl 在第?阶段的指令微(wei)調(tiao)训练中也同時(shi)采用了纯文本的指令数据 (52kfrom Alpaca+90k from Vicuna+50k from Baize) 和多模态的指令数据 (150k from LLaVA)。作者(zhe)通过詳(xiang)细的消(xiao)融(rong)实验验證(zheng)了引(yin)?纯文本指令微调在指令理解等方?带来的收益。第?阶段中视觉基础模块、视觉摘要模块和原(yuan)始 LLM 的参数都被(bei)冻住，参考(kao) LoRA，只在 LLM 引?少量参数的 adapter 结构用于指令微调。 实验结果SOTA 对比 为了比较不同模型的多模态能力，该工作构建一个多模态指令评测集 OwlEval。由于?前并没有合適(shi)的自動(dong)化指标，参考 Self-Intruct 对模型的回复进行人工评测，打(da)分(fen)規(gui)則(ze)为：A="正(zheng)確(que)且(qie)令人滿(man)意"；B="有一些不完(wan)美(mei)，但可以接(jie)受"；C="理解了指令但是回复存(cun)在明显錯(cuo)誤(wu)"；D="完全不相关或(huo)不正确的回复"。 对比结果如下图 3 所示，实验证明 Owl 在视觉相关的指令回复任(ren)務(wu)上优于已有的 OpenFlamingo 、BLIP-2 、LLaVA、MiniGPT-4。 多維(wei)度能力对比 多模态指令回复任务中牽(qian)扯(che)到多種(zhong)能力，例如指令理解、视觉理解、图?上文字理解以及推理等。为了细粒度地探(tan)究模型在不同能力上的?平(ping)，本文进一步(bu)定義(yi)了多模态場(chang)景(jing)中的 6 种主要的能力，并对 OwlEval 每(mei)个测试指令人工标注了相关的能力要求(qiu)以及模型的回复中体现了哪(na)些能力。 结果如下表格(ge) 6 所示，在该部(bu)分实验，作者既(ji)进行了 Owl 的消融实验，验证了训练策(ce)略(lve)和多模态指令微调数据的有效性(xing)，也和上一个实验中表现最佳(jia)的 baseline— MiniGPT4 进行了对比，结果显示 Owl 在各(ge)个能力方?都优于 MiniGPT4。 返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查看(kan)更多 責(ze)任編(bian)輯(ji)：