美术机构门头led灯广告话术

美术机构门头LED灯广告:提升品牌形象的有效方式

美术机构门头LED灯广告是一种吸引眼球的方式,可以让品牌更加醒目。一个好的门头灯不仅可以吸引过路人的注意,还可以提升品牌的知名度。尤其是对于美术机构这样需要展示自身艺术品的场所,一个好的门头灯可以让人们更好地了解美术机构所提供的服务和产品。

美术机构门头LED灯广告

对于美术机构来说,门头LED灯广告的设计应该是创意和艺术结合的体现。一个好的设计可以让门头灯不仅仅是一个品牌标识,还能够呈现出美术机构的文化内涵。因此,在设计门头灯时,应该选择具有创意和艺术感的设计师,以确保门头灯的设计能够反映出美术机构的特色和独特性。

另外,在门头灯广告的制作和安装过程中,需要遵守中国广告法的相关规定。比如,广告内容应该真实、准确、合法,不能夸大宣传,也不能违反社会公德和道德风尚。同时,在安装门头灯时,应该保证安全,避免安全隐患的发生。

美术机构门头LED灯广告

结语

美术机构门头LED灯广告是提升品牌形象的有效方式,可以引起过路人的注意,提高品牌知名度,进而带来更多的客流和收益。在设计和制作门头灯广告时,需要充分考虑美术机构的特色和独特性,选择具有创意和艺术感的设计师。同时,在制作和安装过程中,需要遵守中国广告法的相关规定,保证广告内容真实、准确、合法,避免安全隐患的发生。

美术机构门头led灯广告话术特色

1、让女性在家庭和生活中做到最好,充实自己,让生活变得更好

2、游戏有强大的服务器支持。在手机端使用各种技能。也非常的流畅。

3、每一个游戏主题和场景都有着属于自己的故事,非常的真实。

4、自由的玩法可以让用户在这里选择自己喜欢的模式来开启游戏。

5、真题题库:历年真题试卷在线模拟,翻译和作文还有AI智能批阅;

美术机构门头led灯广告话术亮点

1、还有各大社交平台的清理专区,一键清理微信缓存和聊天记录。

2、在游戏中,您可以经营自己的美容院,并为女孩创建喜爱的公主娃娃

3、丰富的探索玩法,全新的竞技活动,在这里为了胜利而积极的作战;

4、可以随意的变换各种不同的场景,每次对战过程都非常的刺激。

5、便捷支付:新增二维码支付,无卡支付线上线下场景更丰富更方便

rangnvxingzaijiatingheshenghuozhongzuodaozuihao,chongshiziji,rangshenghuobiandegenghaoyouxiyouqiangdadefuwuqizhichi。zaishoujiduanshiyonggezhongjineng。yefeichangdeliuchang。meiyigeyouxizhutihechangjingdouyouzheshuyuzijidegushi,feichangdezhenshi。ziyoudewanfakeyirangyonghuzaizhelixuanzezijixihuandemoshilaikaiqiyouxi。zhentitiku:linianzhentishijuanzaixianmoni,fanyihezuowenhaiyouAIzhinengpiyue;谷(gu)歌(ge)AI歌手(shou)震(zhen)撼(han)來(lai)襲(xi)!AudioLM簡(jian)單(dan)聽(ting)幾(ji)秒(miao),便(bian)能(neng)譜(pu)曲(qu)寫(xie)歌

新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji):David 桃(tao)子(zi)

【新智元導(dao)讀(du)】最(zui)近(jin),谷歌研(yan)究(jiu)團(tuan)隊(dui)推(tui)出(chu)了(le)壹(yi)種(zhong)語(yu)音(yin)生(sheng)成(cheng)的(de)AI模(mo)型(xing)——AudioLM。只(zhi)需(xu)几秒音頻(pin)提(ti)示(shi),便可(ke)生成高(gao)質(zhi)量(liang)連(lian)貫(guan)的语音,甚(shen)至(zhi)還(hai)可以(yi)生成鋼(gang)琴(qin)音樂(le)。

圖(tu)像(xiang)生成模型卷(juan)起(qi)来了!視(shi)频生成模型卷起来了!

下(xia)一個(ge),便是(shi)音频生成模型。

近日(ri),谷歌研究团队推出了一种语音生成的AI模型——AudioLM。

只需几秒音频提示,它(ta)不(bu)僅(jin)可以生成高质量,连贯的语音,还可以生成钢琴音乐。

論(lun)文(wen)地(di)址(zhi):https://arxiv.org/pdf/2209.03143.pdf

AudioLM是一个具(ju)有(you)長(chang)期(qi)一致(zhi)性(xing)的高质量音频生成框(kuang)架(jia),將(jiang)輸(shu)入(ru)的音频映(ying)射(she)為(wei)一串(chuan)離(li)散(san)的標(biao)記(ji),並(bing)将音频生成任(ren)務(wu)轉(zhuan)化(hua)为语言(yan)建(jian)模任务。

現(xian)有的音频标记器(qi)在(zai)音频生成质量和(he)穩(wen)定(ding)的长期結(jie)構(gou)之(zhi)間(jian)必(bi)須(xu)做(zuo)出權(quan)衡(heng),無(wu)法(fa)兼(jian)顧(gu)。

为了解(jie)決(jue)這(zhe)个矛(mao)盾(dun),谷歌采(cai)用(yong)「混(hun)合(he)标记化」方(fang)案(an),利(li)用預(yu)訓(xun)練(lian)好(hao)的掩(yan)膜(mo)语言模型的离散化激(ji)活(huo),并利用神(shen)經(jing)音频编解碼(ma)器產(chan)生的离散代(dai)码来實(shi)现高质量的合成。

AudioLM模型可以基(ji)於(yu)简短(duan)的提示,學(xue)習(xi)生成自(zi)然(ran)和连贯的连續(xu)詞(ci),當(dang)對(dui)语音進(jin)行(xing)训练時(shi),在沒(mei)有任何(he)记錄(lu)或(huo)註(zhu)釋(shi)的情(qing)況(kuang)下,生成了语法上(shang)通(tong)順(shun)、语義(yi)上合理(li)的连续语音,同(tong)时保(bao)持(chi)說(shuo)話(hua)人(ren)的身(shen)份(fen)和语調(tiao)。

除(chu)了语音之外(wai),AudioLM还能生成连贯的钢琴音乐,甚至不需要(yao)在任何音乐符(fu)號(hao)来进行训练。

從(cong)文本(ben)到(dao)钢琴曲:兩(liang)大(da)問(wen)題(ti)

近年(nian)来,在海(hai)量的文本语料(liao)庫(ku)中(zhong)训练出来的语言模型已(yi)经顯(xian)示出其(qi)卓(zhuo)越(yue)的生成能力(li),实现了開(kai)放(fang)式(shi)对话、機(ji)器翻(fan)譯(yi),甚至常(chang)識(shi)推理,还能对文本以外的其他(ta)信(xin)号进行建模,比(bi)如(ru)自然图像。

AudioLM的思(si)路(lu)是,利用语言建模方面(mian)的这些(xie)进展(zhan)来生成音频,而(er)无需在注释數(shu)據(ju)上进行训练。

不過(guo)这需要面对两个问题。

首(shou)先(xian),音频的数据率(lv)要高得(de)多(duo),单元序(xu)列(lie)也(ye)更(geng)长。比如一个句(ju)子包(bao)含(han)几十(shi)个字(zi)符表(biao)示,但(dan)转換(huan)成音频波(bo)形(xing)後(hou),一般(ban)要包含数十萬(wan)个值(zhi)。

另(ling)外,文本和音频之间存(cun)在著(zhe)一对多的關(guan)系(xi)。同一个句子可以由(you)不同的说话人以不同的風(feng)格(ge)、情感(gan)內(nei)容(rong)和環(huan)境(jing)来呈(cheng)现。

为了克(ke)服(fu)这两个挑(tiao)戰(zhan),AudioLM利用了两种音频标记。

首先,语义标记是从w2v-BERT这个自監(jian)督(du)的音频模型中提取(qu)的。

这些标记既(ji)能捕(bu)捉(zhuo)到局(ju)部(bu)的依(yi)賴(lai)关系(如语音中的语音,钢琴音乐中的局部旋(xuan)律(lv)),又(you)能捕捉到全(quan)局的长期结构(如语音中的语言句法和语义内容,钢琴音乐中的和聲(sheng)和節(jie)奏(zou)),同时对音频信号进行大量的降(jiang)采樣(yang),以便对长序列进行建模。

不过,从这些token中重(zhong)建的音频的保真(zhen)度(du)不高。

为了提高音质,除了语义标记外,AudioLM还利用了SoundStream神经编解码器产生的声学标记,捕捉音频波形的細(xi)节(如揚(yang)声器特(te)征(zheng)或录音條(tiao)件(jian)),进行高质量的合成。

如何训练?

AudioLM是一个純(chun)音频模型,在没有任何文本或音乐的符号表示下进行训练。

它通过鏈(lian)接(jie)多个Transformer模型(每(mei)个階(jie)段(duan)一个)从语义标记到精(jing)细的声学标记对音频序列进行分(fen)層(ceng)建模。

每个阶段都(dou)會(hui)根(gen)据上次(ci)的标记为下一个标记预測(ce)进行训练,就(jiu)像训练一个语言模型一样。

第(di)一阶段在语义标记上執(zhi)行此(ci)任务,以对音频序列的高級(ji)结构进行建模。

到了第二(er)阶段,通过将整(zheng)个语义标记序列與(yu)过去(qu)的粗(cu)声标记连接起来,并将两者(zhe)作(zuo)为条件反(fan)饋(kui)給(gei)粗声模型,然后预测未(wei)来的标记。

这个步(bu)驟(zhou)模擬(ni)了声学特性,例(li)如说话者特性或音乐中的音色(se)。

在第三(san)阶段,使(shi)用精细的声学模型来處(chu)理粗糙(cao)的声学信号,从而为最終(zhong)的音频增(zeng)加(jia)了更多的细节。

最后,将声学标记输入SoundStream解码器以重建波形。

训练完(wan)成后,可以在几秒鐘(zhong)音频上调整AudioLM,这能夠(gou)讓(rang)其生成连续性的音频。

为了展示AudioLM的普(pu)遍(bian)適(shi)用性,研究人員(yuan)通过在不同音频領(ling)域(yu)的2个任务对其进行檢(jian)驗(yan)。

一是Speech continuation,該(gai)模型保留(liu)提示的说话人特征、韻(yun)律,同时还能输出语法正(zheng)確(que)且(qie)语义一致的新内容。

二是Piano continuation,该模型会生成在旋律、和声和节奏方面与提示一致的钢琴音乐。

如下所(suo)示,妳(ni)听到的所有灰(hui)色垂(chui)直(zhi)線(xian)之后的声音都是由AudioLM生成的。

为了验證(zheng)效(xiao)果(guo)如何,研究人员让人類(lei)評(ping)分者去听简短的音频片(pian)段,去判(pan)斷(duan)是人类语音的原(yuan)始(shi)录音还是由 AudioLM生成的录音。

根据收(shou)集(ji)到的评分,可以看(kan)到AudioLM有51.2%的成功(gong)率,意(yi)味(wei)着这一AI模型生成的语音对于普通听眾(zhong)来说很(hen)難(nan)与真正的语音區(qu)分开来。

在東(dong)北(bei)大学研究信息(xi)和语言科(ke)学的Rupal Patel表示,之前(qian)使用人工(gong)智能生成音频的工作,只有在训练数据中明(ming)确注释这些细微(wei)差(cha)別(bie),才(cai)能捕捉到这些差别。

相(xiang)比之下,AudioLM从输入数据中自動(dong)学习这些特征,同样達(da)到了高保真效果。

隨(sui)着 GPT3 和 Bloom(文本生成)、 DALLE和Stable Diffusion(图像生成)、RunwayML和Make-A-Video(视频生成)等(deng)多模態(tai) ML 模型的出现,关于内容創(chuang)建和创意工作正在發(fa)生變(bian)化。

未来的世(shi)界(jie),便是人工智能生成的世界。

參(can)考(kao)資(zi)料:

https://www.technologyreview.com/2022/10/07/1060897/ai-audio-generation/

https://arxiv.org/pdf/2209.03143.pdf

https://ai.googleblog.com/2022/10/audiolm-language-modeling-approach-to.html

https://google-research.github.io/seanet/audiolm/examples/返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu),查(zha)看更多

責(ze)任编辑:

发布于:山东青岛崂山区