商场视觉盛宴:平面广告设计创意分享

商场视觉盛宴:平面广告设计创意分享

商场是各类商品和服务的集散地,如何吸引到追求个性、质感、舒适的消费者是每个品牌的目标,而平面广告设计则是各大品牌向外展示的重要途径之一。在商场视觉盛宴的背景下,平面广告设计创意的分享也成为了广告设计师们合作创新的必需之路。本文将从四个方面对新标题做详细阐述,希望能给读者带来启发和帮助。

一、视觉创意需求分析

商场平面广告设计的创意需要通过对品牌产品的理解、顾客的需求特征和市场规律等要素进行分析。在分析的过程中,广告设计师需要使用调研手段,开展市场研究,其重点是分析顾客的心理和购买习惯,并掌握目标客户的规律和特征。这样的分析可以了解行业或产品的发展趋势,也有助于了解市场上的竞争形势。此外,将产品定位、商业模式的选择、受众特征和市场状况统一考虑,可以帮助广告设计师制定可行的创意方案。

广告设计师还需要根据目标受众的特征,分析其消费行为、媒体使用习惯、购买力度以及生活习惯等方面做出判断,确定合适的广告宣传方式。例如,针对90后、95后年轻人的消费习惯和生活场景,可以尝试引入生动有趣的元素,提高广告识别度,增强广告宣传效果。

二、平面广告设计风格定位

在广告设计中,平面广告设计风格定位是创意的重要组成部分。设计师可以参考市场潮流,也可以参考所要宣传的产品或服务的属性来确定广告风格。例如,对于家电或现代家居产品,设计师可以采用现代简约的设计风格,突出产品高科技性、轻便、舒适、智能等特征。而对于食品和饮料广告设计,可以尝试加入口感、颜色等丰富创意元素,使广告更有吸引力。

广告风格在设计中并不是一成不变的,广告设计师可以适当地运用不同风格的元素,以产生不同的视觉效果。例如,可以在平面广告中加入3D效果,以增强广告的立体和动态感。

三、平面广告设计元素组合

除了风格定位外,平面广告设计中的元素组合也是设计师需要考虑的重要元素。平面广告元素包括文字、图片、色彩等,其组合方式应该具有吸引力、易于识别和具有较强的信息传递力。

文字元素是平面广告设计中最重要的元素之一,可以表达广告的主题和内容,引导观众的视线。设计师可以采用明快、简洁的文字风格,使广告更具吸引力。在选择字体时,需要注意字体的易读性和视觉效果。

图片元素一般用来表达广告内容和客户需求,是平面广告设计中不可或缺的元素。广告设计师需要根据广告主题选择符合主题的图片,同时在图片的组合和排版方面做出创意处理。

色彩元素是平面广告设计中最具表现力的元素,可以使广告更具视觉效果。在使用颜色时,设计师应该关注颜色之间的搭配和对比,同时还需注意颜色在不同场合下的表现效果。

四、平面广告设计技术应用

现代平面广告设计在技术应用上也有了很大进步。从Photoshop到Illustrator,再到3D设计等技术的渗透,设计师们已经能够设计出更加精细、丰富和复杂的平面广告。其中,不同的软件技术可以大大提高平面广告的真实感和动态效果。

平面广告设计师可以充分利用技术创新手段,使用3D技术来表现图像,使广告更具立体感。此外,可以采用数字合成技术,将多个元素组合在一起,提高广告的美观度和视觉效果。

总结

在商场视觉盛宴的背景下,平面广告设计创意分享成为了广告设计师们合作创新的必需之路。在平面广告设计中,视觉创意需求分析、平面广告设计风格定位、平面广告设计元素组合和平面广告设计技术应用是设计师需要注意的四个方面。广告设计师需要对品牌产品进行分析,确定合适的广告宣传方式,并根据受众特征、市场状况等因素确定创意方案。在广告设计风格上,设计师应该根据宣传产品的属性和市场潮流定位广告风格和元素组合。同时,在技术应用上也要具备较强的操作能力和创造力。

问答话题

问:平面广告设计中,文字与图片元素的比例应该如何搭配?

答:文字和图片元素是平面广告设计中非常重要的元素,一般情况下,要根据广告诉求和广告要传达的信息来确定比例。但一般来讲,图片元素应该占据主要的位置,以吸引消费者的目光,文字元素则应在图片的基础上进行适度的补充,以传达更详尽的信息。

问:平面广告设计的元素组合中,色彩元素应该如何选择?

答:色彩元素是平面广告设计中非常重要的元素,可以表现出广告的情感和品牌的个性。广告设计师需要根据广告的主题和要传达的信息来选择颜色。在颜色的搭配上,需要注意相邻色调的搭配和观众对颜色的感受等方面。同时,广告设计师还要注意颜色在不同的场合下的表现效果,比如室内室外的影响等等。

商场视觉盛宴:平面广告设计创意分享特色

1、专家领路:携手数百名农业领域专家,倾力打造精品课程,值得信奈

2、提高日常工作及学习效率,从方便快捷的录音文字识别提取转换开始

3、刷,清洁,喂养你的宠物,这样你就不会吃一只脾气暴躁的猫

4、十分出色的打击感,让技能变得更加有趣,使战斗酣畅淋漓;

5、按照顾客的要求,按照一定的顺序将不同的食材串到竹签上。

商场视觉盛宴:平面广告设计创意分享亮点

1、而且还会每天推荐一些好文金句,喜欢的可以直接添加到笔记中。

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zhuanjialinglu:xieshoushubaimingnongyelingyuzhuanjia,qinglidazaojingpinkecheng,zhidexinnaitigaorichanggongzuojixuexixiaolv,congfangbiankuaijiedeluyinwenzishibietiquzhuanhuankaishishua,qingjie,weiyangnidechongwu,zheyangnijiubuhuichiyizhipiqibaozaodemaoshifenchusededajigan,rangjinengbiandegengjiayouqu,shizhandouhanchanglinli;anzhaogukedeyaoqiu,anzhaoyidingdeshunxujiangbutongdeshicaichuandaozhuqianshang。吳(wu)恩(en)達(da)ChatGPT課(ke)爆(bao)火(huo):AI放(fang)棄(qi)了(le)倒(dao)寫(xie)單(dan)詞(ci),但(dan)理(li)解(jie)了整(zheng)個(ge)世(shi)界(jie)

來(lai)源(yuan):量(liang)子(zi)位(wei)

沒(mei)想(xiang)到(dao)時(shi)至(zhi)今(jin)日(ri),ChatGPT竟(jing)還(hai)會(hui)犯(fan)低(di)級(ji)錯(cuo)誤(wu)?

吴恩达大(da)神(shen)最(zui)新(xin)開(kai)课就(jiu)指(zhi)出(chu)来了:

ChatGPT不(bu)会反(fan)轉(zhuan)单词!

比(bi)如(ru)讓(rang)它(ta)反转下(xia)lollipop這(zhe)个词,輸(shu)出是(shi)pilollol,完(wan)全(quan)混(hun)亂(luan)。

哦(o)豁(huo),这確(que)實(shi)有(you)點(dian)大跌(die)眼(yan)鏡(jing)啊(a)。

以(yi)至於(yu)聽(ting)课網(wang)友(you)在(zai)Reddit上(shang)發(fa)帖(tie)後(hou),立(li)馬(ma)引(yin)来大量圍(wei)觀(guan),帖子熱(re)度(du)火速(su)沖(chong)到6k。

而(er)且(qie)这不是偶(ou)然(ran)bug,网友們(men)发現(xian)ChatGPT确实無(wu)法(fa)完成(cheng)这个任(ren)務(wu),我(wo)们親(qin)測(ce)結(jie)果(guo)也(ye)同(tong)樣(yang)如此(ci)。

△实测ChatGPT(GPT-3.5)

甚(shen)至包(bao)括(kuo)Bard、Bing、文(wen)心(xin)壹(yi)言(yan)在內(nei)等(deng)一眾(zhong)產(chan)品(pin)都(dou)不行(xing)。

△实测Bard

△实测文心一言

还有人(ren)緊(jin)跟(gen)著(zhe)吐(tu)槽(cao), ChatGPT在處(chu)理这些(xie)簡(jian)单的(de)单词任务就是很(hen)糟(zao)糕(gao)。

比如玩(wan)此前(qian)曾(zeng)爆火的文字(zi)遊(you)戲(xi)Wordle简直(zhi)就是一場(chang)災(zai)難(nan),從(cong)来没有做(zuo)對(dui)過(guo)。

誒(ea)?这到底(di)是為(wei)啥(sha)?

關(guan)鍵(jian)在于token

之(zhi)所(suo)以有这样的现象(xiang),关键在于token。token是文本(ben)中(zhong)最常(chang)見(jian)的字符(fu)序(xu)列(lie),而大模(mo)型(xing)都是用(yong)token来处理文本。

它可(ke)以是整个单词,也可以是单词一个片(pian)段(duan)。大模型了解这些token之間(jian)的統(tong)計(ji)关系(xi),並(bing)且擅(shan)長(chang)生(sheng)成下一个token。

因(yin)此在处理单词反转这个小(xiao)任务时,它可能(neng)只(zhi)是將(jiang)每(mei)个token翻(fan)转过来,而不是字母(mu)。

这点放在中文語(yu)境(jing)下體(ti)现就更(geng)为明(ming)顯(xian):一个词是一个token,也可能是一个字是一个token。

針(zhen)对开頭(tou)的例(li)子,有人嘗(chang)試(shi)理解了下ChatGPT的推(tui)理过程(cheng)。

为了更直观的了解,OpenAI甚至还出了个GPT-3的Tokenizer。

比如像(xiang)lollipop这个词,GPT-3会将其(qi)理解成I、oll、ipop这三(san)个部(bu)分(fen)。

根(gen)據(ju)經(jing)驗(yan)總(zong)结,也就誕(dan)生出这样一些不成文法則(ze)。

1个token≈4个英(ying)文字符≈四(si)分之三个词; 100个token≈75个单词; 1-2句(ju)話(hua)≈30个token; 一段话≈100个token,1500个单词≈2048个token;

单词如何(he)劃(hua)分还取(qu)決(jue)于语言。此前有人统计过,中文要(yao)用的token數(shu)是英文数量的1.2到2.7倍(bei)。

token-to-char(token到单词)比例越(yue)高(gao),处理成本也就越高。因此处理中文tokenize要比英文更貴(gui)。

可以这样理解,token是大模型認(ren)識(shi)理解人類(lei)现实世界的方(fang)式(shi)。它非(fei)常简单,还能大大降(jiang)低内存(cun)和(he)时间復(fu)雜(za)度。

但将单词token化(hua)存在一个問(wen)題(ti),就会使(shi)模型很难學(xue)習(xi)到有意(yi)義(yi)的输入(ru)表(biao)示(shi),最直观的表示就是不能理解单词的含(han)义。

當(dang)时Transformers有做过相(xiang)應(ying)優(you)化,比如一个复杂、不常见的单词分为一个有意义的token和一个獨(du)立token。

就像annoyingly就被(bei)分成“annoying”和“ly”,前者(zhe)保(bao)留(liu)了其语义,后者则是頻(pin)繁(fan)出现。

这也成就了如今ChatGPT及(ji)其他(ta)大模型产品的驚(jing)艷(yan)效(xiao)果,能很好(hao)地(di)理解人类的语言。

至于无法处理单词反转这样一个小任务,自(zi)然也有解决之道(dao)。

最简单直接(jie)的,就是妳(ni)先(xian)自己(ji)把(ba)单词給(gei)分开嘍(lou)~

或(huo)者也可以让ChatGPT一步(bu)一步来,先tokenize每个字母。

又(you)或者让它写一个反转字母的程序,然后程序的结果对了。(狗(gou)头)

不过也可以使用GPT-4,实测没有这样的问题。

△实测GPT-4

总之,token就是AI理解自然语言的基(ji)石(shi)。

而作(zuo)为AI理解人类自然语言的橋(qiao)梁(liang),token的重(zhong)要性(xing)也越来越明显。

它已(yi)经成为AI模型性能优劣(lie)的关键决定(ding)因素(su),还是大模型的计費(fei)標(biao)準(zhun)。

甚至有了token文学

正(zheng)如前文所言,token能方便(bian)模型捕(bu)捉(zhuo)到更細(xi)粒(li)度的语义信(xin)息(xi),如词义、词序、语法结構(gou)等。其順(shun)序、位置(zhi)在序列建(jian)模任务(如语言建模、機(ji)器(qi)翻譯(yi)、文本生成等)中至关重要。

模型只有在准确了解每个token在序列中的位置和上下文情(qing)況(kuang),才(cai)能更好正确預(yu)测内容(rong),给出合(he)理输出。

因此,token的質(zhi)量、数量对模型效果有直接影(ying)響(xiang)。

今年(nian)开始(shi),越来越多(duo)大模型发布(bu)时,都会着重強(qiang)調(tiao)token数量,比如谷(gu)歌(ge)PaLM 2曝(pu)光(guang)细節(jie)中提(ti)到,它訓(xun)練(lian)用到了3.6萬(wan)億(yi)个token。

以及很多行業(ye)内大佬(lao)也紛(fen)纷表示,token真(zhen)的很关键!

今年从特(te)斯(si)拉(la)跳(tiao)槽到OpenAI的AI科(ke)学家(jia)安(an)德(de)烈(lie)·卡(ka)帕(pa)斯(Andrej Karpathy)就曾在演(yan)講(jiang)中表示:

更多token能让模型更好思(si)考(kao)。

而且他强调,模型的性能并不只由(you)參(can)数規(gui)模来决定。

比如LLaMA的参数规模遠(yuan)小于GPT-3(65B vs 175B),但由于它用更多token進(jin)行训练(1.4T vs 300B),所以LLaMA更强大。

而憑(ping)借(jie)着对模型性能的直接影响,token还是AI模型的计费标准。

以OpenAI的定價(jia)标准为例,他们以1K个token为单位进行计费,不同模型、不同类型的token价格(ge)不同。

总之,踏(ta)进AI大模型領(ling)域(yu)的大門(men)后,就会发现token是繞(rao)不开的知(zhi)识点。

嗯(ng),甚至衍(yan)生出了token文学……

不过值(zhi)得(de)一提的是,token在中文世界裏(li)到底該(gai)翻译成啥,现在还没有完全定下来。

直译“令(ling)牌(pai)”总是有点怪(guai)怪的。

GPT-4覺(jiao)得叫(jiao)“词元(yuan)”或“标記(ji)”比較(jiao)好,你觉得呢(ne)?

参考鏈(lian)接:

[1]https://www.reddit.com/r/ChatGPT/comments/13xxehx/chatgpt_is_unable_to_reverse_words/

[2]https://help.openai.com/en/articles/4936856-what-are-tokens-and-how-to-count-them

[3]https://openai.com/pricing返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu),查(zha)看(kan)更多

責(ze)任編(bian)輯(ji):

发布于:四川成都成华区