怎么玩转扇子广告?
怎么玩转扇子广告?这是许多广告从业者都在思考的问题。那么,我们应该如何做呢?下面,我将从四个方面详细阐述这个问题。
第一部分:扇子广告的介绍
扇子广告的定义
扇子广告是指在扇子上印上广告信息,通过扇子的传播使得广告信息能够快速传递到受众手中。它是一种常见的传统广告形式,受到了广大消费者的青睐。
扇子广告的特点
扇子广告有许多特点,这也是它能够在市场上获得成功的原因之一。它主要有以下几个特点:
- 广告传递面广:扇子广告可以顺便传递广告信息到受众手中,使得广告覆盖面更广。
- 广告时长长:扇子广告的使用寿命很长,可以持续传递广告信息。
- 广告覆盖面全:扇子广告不限区域、时间、年龄等,可以通过不同的活动或场合,快速地将广告信息传递给受众。
第二部分:扇子广告的应用场景
商业活动中的扇子广告应用
商业活动是扇子广告的主要应用场景之一。比如,在商场、超市等公共场所举办促销活动,可以赠送扇子作为礼品,并在扇子上印上广告信息。这样,既可以吸引顾客眼球,增加活动效果,又可以将广告信息传递给顾客。
文化活动中的扇子广告应用
文化活动也是扇子广告的重要应用场景之一。比如,在传统的节日庆祝活动、文艺演出等场合,可以赠送扇子,并在扇子上印上广告信息。这样,既可以吸引观众眼球,增加活动效果,又可以将广告信息传递给观众。
第三部分:扇子广告的设计要点
扇子广告的视觉效果
扇子广告的视觉效果是非常重要的。因为它不仅需要传递广告信息,还需要具有美观、大方、好看的视觉效果。因此,扇子广告的设计要点主要包括以下几个方面:
- 色彩搭配合理:扇子广告的设计要求颜色搭配合理、多元化,既能够吸引目光,又能够传递清晰的广告信息。
- 字体设计得当:扇子广告的字体要求简单易懂,最好以中文为主,可以加入商标等元素,使广告信息更加突出。
- 图片选择优美:扇子广告的图片要求优美大方,与广告内容相符合,突出广告特点。
扇子的质量
扇子广告的质量也是非常重要的,因为一个好的扇子既能够传递广告信息,又能够满足受众的使用需求。因此,扇子广告的设计要点主要包括以下几个方面:
- 材质优秀:扇子广告的材质要求高品质,寿命长,能够经受住频繁的使用,不易损坏。
- 工艺精湛:扇子广告的工艺要求精湛,能够出现广告内容、字体、图片等精细,不失真。
- 使用方便:扇子广告的设计要求佩戴方便,重量适中,可以携带便利。
第四部分:扇子广告的市场价值
扇子广告的市场前景
扇子广告的市场前景非常广阔,因为它既可以用于商业活动,又可以用于文化活动,不仅可以传递广告信息,还可以满足人们的日常需求。因此,未来扇子广告的市场需求将会不断增加,成为一种新型的广告营销形式。
扇子广告的市场份额
扇子广告在市场上已经占据了很大的份额,而且随着市场需求的不断增加,它的市场份额还将不断扩大。
总结
怎么玩转扇子广告?通过以上的讲解,我们可以看出,扇子广告不仅具有传递广告信息的功能,还具有美观、实用、方便的特点。因此,在今后的广告营销中,扇子广告将会成为一种重要的形式,值得我们去关注和研究。
问答话题
问题1:扇子广告的传播范围有多大?
扇子广告的传播范围非常广,不仅可以在商场、超市等公共场所举办促销活动时使用,还可以在传统的节日庆祝和文艺演出等场合使用。因此,扇子广告可以覆盖面非常广,很容易传达广告信息。
问题2:扇子广告的使用寿命有多长?
扇子广告的使用寿命很长,除非遭遇破坏,否则可以持续使用。因此,扇子广告的广告时长也很长,能够带给品牌持久的宣传效果。
怎么玩转扇子广告?特色
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怎么玩转扇子广告?亮点
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· 通过少(shao)量樣(yang)例完(wan)成(cheng)新任务; · 通过推理链條(tiao)执行復(fu)雜(za)的推理任务; · 協(xie)調(tiao)各種(zhong)模型與(yu)工(gong)具完成复合任务。 这些能力背(bei)後(hou)蘊(yun)含(han)著(zhe)眾(zhong)多關(guan)鍵(jian)思(si)想(xiang)和(he)技(ji)術(shu),包括指令微(wei)调(Instruction Tuning),上下(xia)文學(xue)習(xi)(In-Context Learning)和思維(wei)链(Chain of Thought)等(deng)。 多模态大型语言模型 盡(jin)管(guan)大语言模型在NLP領(ling)域(yu)取得了長(chang)足(zu)的发展,相(xiang)應(ying)的模型与技术在多模态领域則(ze)較(jiao)少探(tan)索(suo),且(qie)傳(chuan)統(tong)視(shi)覺(jiao)-语言模型仍(reng)存(cun)在着泛(fan)化(hua)性不(bu)足以及缺(que)乏(fa)推理能力等局(ju)限(xian)。 為(wei)此(ci),近期众多学者(zhe)將(jiang)註(zhu)意(yi)力轉(zhuan)向(xiang)一个新興(xing)的方(fang)向:多模态大型语言模型Multimodal Large Language Models(MLLM)。 其(qi)主(zhu)要思想是(shi)以LLM作(zuo)为「大腦(nao)」對(dui)输入的多模态信(xin)息(xi)进行整(zheng)合、推理、分(fen)析和決(jue)斷(duan),從(cong)而(er)完成人(ren)類(lei)交(jiao)付(fu)的任务。 从发展通用人工智能的视角(jiao)看(kan),相比(bi)於(yu)LLM,MLLM又(you)向前(qian)邁(mai)进了一步(bu),且具有以下優(you)點(dian): · 更符合人类認(ren)知世(shi)界(jie)的习慣(guan)。人类具有多种感(gan)官(guan),接受(shou)多种模态信息,这些信息常(chang)常是互(hu)補(bu)的、协同(tong)作用的。因(yin)此,使(shi)用多模态信息一般(ban)可以更好地(di)认知与完成复杂任务; · 更加(jia)强大与用户友(you)好(User-Friendly)的接口(kou)。通过支(zhi)持(chi)多模态输入,用户可以通过更加靈(ling)活(huo)的方式(shi)传達(da)信息; · 更廣(guang)泛的任务支持。LLM通常只能完成NLP相关任务,而MLLM通过接入多模态可以完成更多任务。 从系(xi)统設(she)計(ji)的角度(du)来看,MLLM可以分为兩(liang)类: · LLM作为推理器(qi)的、支持多模态输入的认知推理系统; · LLM作为規(gui)劃(hua)器/调度器/决策(ce)器的多工具协作系统。 前者一般通过可训练的多模态转換(huan)接口将多模态信息转化为LLM可以直接接收(shou)、处理的形(xing)态,使LLM可以基(ji)于这些多模态信息以及用户指令进行认知与推理。 后者通常以LLM作为规划器/调度器/决策器[1],将用户交付的复杂任务分解为更簡(jian)單(dan)的子(zi)任务,并派(pai)发给合適(shi)的模型/工具,最后整合結(jie)果(guo)并输出。 我(wo)們(men)采(cai)取另(ling)一种视角,聚(ju)焦(jiao)于MLLM背后的关键技术与实现方式,对相关工作进行了调研与總(zong)结,将MLLM划分为以下幾(ji)类: · 多模态指令微调(Multimodal Instruction Tuning) · 多模态上下文学习(Multimodal In-Context Learning) · 多模态思维链(Multimodal Chain-of-Thought) · LLM輔(fu)助(zhu)的视觉推理(LLM-Aided Visual Reasoning) 下面我们将对这几类工作进行简要介绍。 多模态指令微调(Multimodal Instruction Tuning) 多模态指令微调的基本(ben)做(zuo)法(fa)是使用统一的模板(ban)将各类数据统一起(qi)来,并以指令的形式描(miao)述(shu)任务需求(qiu),形成多模态指令数据,再(zai)使用这种数据去(qu)微调MLLM。 由(you)于训练与測(ce)試(shi)时的指令形式具有一致(zhi)性,LLM可以憑(ping)借(jie)其强大的语義(yi)理解和推理能力,更灵活地泛化到(dao)其他(ta)任务,获得强大的零(ling)样本学习能力。 多模态指令数据的基本形式可以概(gai)括为(指令,多模态输入,回答)三(san)元組(zu)。 一种直觀(guan)的获得这种数据的方式是改(gai)造(zao)基準(zhun)(Benchmark)数据集,我们以圖(tu)像(xiang)描述(Image Captioning)为例,如下图1所(suo)示(shi): 图1. 多模态指令数据示例 原(yuan)本的Caption数据样本包括一張(zhang)图片(pian)和一段(duan)文字(zi)描述(Ground Truth),这种数据-GT的配(pei)对数据自然構(gou)成了指令数据的多模态输入和回答部(bu)分。 指令部分则为相应任务的描述,一般由人工编寫(xie)或(huo)者调用GPT生(sheng)成。 在进行多模态指令微调时,MLLM转化多模态输入并送(song)入LLM中(zhong),LLM基于多模态信息与指令文本预测答案(an)。 多模态上下文学习(Multimodal In-Context Learning) 多模态上下文学习的核(he)心(xin)思想是从类比中学习。比如,我们在学习时一般接觸(chu)到的形式如下: 通过学习例題(ti),我们在遇(yu)到新的問(wen)题时,可以通过类比例题学习基本思想与方法,从而解决新的问题。 此外(wai),例题還(hai)能规範(fan)我们的回答格(ge)式,更有利(li)于得到正(zheng)確(que)的、符合预期要求的答案。 如下图2所示,通过样例讓(rang)模型预测3x7的计算(suan)结果。 图2. 多模态上下文数据示例,通过样例让模型预测3x7的计算结果 多模态思维链(Multimodal Chain-of-Thought) 思维链即(ji)一系列(lie)中間(jian)推理步驟(zhou)[2]。多模态思维链的基本思想是使模型学會(hui)逐(zhu)步输出中间步骤,最后推理出最終(zhong)答案,如下图3所示: 图3. 多模态思维链数据示例 相比于直接输出答案的方式,思维链: · 更符合人类推理习惯:基于之(zhi)前的推理步骤与结果,逐步导向最终答案; · 适用于复杂的推理任务,将复杂问题分步求解,提(ti)高(gao)回答的准确性。 LLM辅助的视觉推理(LLM-Aided Visual Reasoning) 利用LLM作为决策与推理機(ji)构,调用各种多模态模型和工具并整合输出,得到最后的答案。根(gen)据完成任务的方式一般可分为单輪(lun)模型与多轮模型。 单轮模型的基本思想是由LLM作为规划器、调度器和决策器协调各个模型/工具完成任务,一般需要完成以下職(zhi)能[1]: · 规划器:将复杂任务分解为可解的子任务; · 调度器:将子任务派发给合适的模型/工具; · 决策器:管理子任务执行順(shun)序(xu),整合子任务结果得到最终答案。 多轮模型基于叠(die)代(dai)的思想,不断積(ji)累(lei)视觉认知,直到足夠(gou)自信得到最终答案。在这个过程(cheng)中,LLM需要整合之前的步骤 (提出的问题与已(yi)获得的视觉认知信息),判(pan)断是否(fou)可以输出最终答案[3]。 相关论文詳(xiang)见:https://github.com/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models 參(can)考(kao)資(zi)料(liao): [1] Shen, Yongliang, et al."Hugginggpt: Solving ai tasks with chatgpt and its friends in huggingface." arXiv preprint arXiv:2303.17580 (2023). [2] Wei, Jason, et al."Chain of thought prompting elicits reasoning in large language models." arXiv preprint arXiv:2201.11903 (2022). [3] You, Haoxuan, et al."IdealGPT: Iteratively Decomposing Vision and Language Reasoning via Large Language Models." arXiv preprint arXiv:2305.14985 (2023).返(fan)回搜(sou)狐(hu),查(zha)看更多 責(ze)任编辑: