qq空间广告影响

美国时代周刊

QQ空间广告影响力的探究

QQ空间广告是众多企业在网络营销中常用的一种形式。具有多种优势的QQ空间广告，吸引了越来越多企业的关注。今天，我们就来探讨一下QQ空间广告的影响力，以及如何运用QQ空间广告提高企业的知名度。

QQ空间广告的优势

QQ空间广告是一种在线广告形式，优势明显。与传统广告相比，QQ空间广告不仅更加灵活，而且更具针对性。通过QQ空间广告，企业可以更加精准地根据不同的客户群体进行广告推送，实现自己的营销目标。

此外，QQ空间广告还具有广告投入成本低的优势。不同于传统广告需要花费大量资金进行投放，QQ空间广告的投入成本较为低廉，企业可以根据自己的需求进行选择，使得营销成本更加可控。

最后，QQ空间广告还具有数据分析的优势，可以帮助企业更好地了解自己的营销效果。通过QQ空间广告的数据分析，企业可以不断调整自己的推广策略，以达到最佳的效果。

如何运用QQ空间广告提高企业知名度

想要通过QQ空间广告提高企业的知名度，必须要掌握一些技巧。首先，企业需要根据自己的需求，选择适合的广告形式。QQ空间广告有多种形式，包括图文广告、视频广告、橱窗广告等等。根据自己的需求选择合适的广告形式，可以帮助企业更好地实现自己的营销目标。

其次，企业需要注意广告的内容质量。好的广告内容可以吸引更多的用户关注，帮助企业提高知名度。因此，企业需要在广告内容的制作上下功夫，力求做到内容精彩、吸引人。

最后，则是企业需要注意广告的投放时机。选择合适的投放时机，可以让广告效果得到最大化的发挥。企业需要根据自己的产品特点和客户群体选择合适的投放时间，以达到最大的效果。

结论

通过以上的探讨，我们可以看出QQ空间广告的影响力不容小觑。作为一种灵活、针对性强、投入成本低、数据分析优势明显的广告形式，QQ空间广告可以帮助企业提高知名度，实现自己的营销目标。当然，想要在QQ空间广告中取得好的效果，企业需要注意广告的形式、内容质量以及投放时机等因素，以达到最佳的效果。

qq空间广告影响特色

1、海量书籍信息，还能创建自定义笔记本

2、商品管理：店内多渠道商品管理，包括POS商品店内美食外卖三路外卖的支付宝/微信小程序。

3、每个玩家都会拥有众多专属的宠物精灵，需要培育他们将它们打造成战斗力超强的宠物;

4、您可在全世界快速且安全地收发消息和通话

5、【开始新的故事】

qq空间广告影响亮点

1、全新D画面，给玩家最逼真体验，仿佛身临其境！

2、我们希望构建真实的婚恋场景，而不是虚拟的社交场景；

3、炫酷神兵，戮仙诛神畅游三界。

4、有各种产品，有详细的产品类别，可以多拿购物券；

5、新增添加好友监测并探出对话窗口；

hailiangshujixinxi，hainengchuangjianzidingyibijibenshangpinguanli：dianneiduoqudaoshangpinguanli，baokuoPOSshangpindianneimeishiwaimaisanluwaimaidezhifubao/weixinxiaochengxu。meigewanjiadouhuiyongyouzhongduozhuanshudechongwujingling，xuyaopeiyutamenjiangtamendazaochengzhandoulichaoqiangdechongwu;ninkezaiquanshijiekuaisuqieanquandishoufaxiaoxihetonghua【kaishixindegushi】開(kai)源(yuan)AltDiffusion-m18 ，18種(zhong)語(yu)言(yan)文(wen)圖(tu)生(sheng)成(cheng)all in one

新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

來(lai)源：智源研(yan)究(jiu)院(yuan)

【新智元導(dao)讀(du)】國(guo)內(nei)首(shou)個(ge)支(zhi)持(chi)18种语言的(de)文图生成模(mo)型(xing)AltDiffusion-m18来了(le)。

當(dang)前(qian)，非(fei)英(ying)文文图生成模型選(xuan)擇(ze)有(you)限(xian)，用(yong)戶(hu)往(wang)往要(yao)將(jiang) prompt 翻(fan)譯(yi)成英语再(zai)輸(shu)入(ru)模型。這(zhe)樣(yang)不(bu)僅(jin)會(hui)造(zao)成額(e)外(wai)的操(cao)作(zuo)負(fu)擔(dan)，並(bing)且(qie)翻译過(guo)程(cheng)中(zhong)的语言文化(hua)誤(wu)差(cha)，会影(ying)響(xiang)生成图片(pian)的準(zhun)確(que)性(xing)。

智源研究院 FlagAI 團(tuan)隊(dui)首創(chuang)高(gao)效(xiao)訓(xun)練(lian)方(fang)式(shi)，使(shi)用多(duo)语言預(yu)训练模型和(he) Stable Diffusion 結(jie)合(he)，训练多语言文图生成模型 —— AltDiffusion-m18，支持18种语言的文图生成。

包(bao)括(kuo)中文、英文、日(ri)语、泰(tai)语、韓(han)语、印(yin)地(di)语、烏(wu)克(ke)蘭(lan)语、阿(e)拉(la)伯(bo)语、土(tu)耳(er)其(qi)语、越(yue)南(nan)语、波(bo)兰语、荷(he)兰语、葡(pu)萄(tao)牙(ya)语、意(yi)大(da)利(li)语、西(xi)班(ban)牙语、德(de)语、法(fa)语、俄(e)语。

Huggingface：https://huggingface.co/BAAI/AltDiffusion-m18

GitHub：https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI/blob/master/examples/AltDiffusion-m18

AltDiffusion-m18 在(zai)英文的 FID、IS、CLIP score 客(ke)觀(guan)評(ping)測(ce)上(shang)達(da)到(dao)了 Stable Diffusion 95~99% 效果(guo)，在中文、日文上达到了最(zui)優(you)水(shui)平(ping)，同(tong)時(shi)填(tian)補(bu)了其余(yu) 15 种语言文图生成模型的空(kong)白(bai)，極(ji)大滿(man)足(zu)了產(chan)業(ye)界(jie)對(dui)於(yu)多语言文图生成的強(qiang)烈(lie)需(xu)求(qiu)。在此(ci)，特(te)別(bie)鳴(ming)謝(xie) Stable Diffusion Research Team 為(wei)这項(xiang)工(gong)作提(ti)供(gong)建(jian)議(yi)。

此外，AltDiffusion-m18 相(xiang)關(guan)创新技(ji)術(shu)报告(gao)《AltCLIP: Altering the Language Encoder in CLIP for Extended Language Capabilities》已(yi)被(bei) Findings of ACL 2023 接(jie)收(shou)。

技术亮(liang)點(dian)

1 全(quan)新 AltCLIP，高效、低(di)成本(ben)構(gou)建多语言 T2I 模型

在去(qu)年(nian)發(fa)布(bu)的 AltDiffusion-m9 中，智源团队基(ji)于 Stable Diffusion v1.4，创新性地更(geng)換(huan)语言塔(ta)为多语言塔 AltCLIP，并使用九(jiu)种语言的多语言數(shu)據(ju)進(jin)行(xing)微(wei)調(tiao)，将原(yuan)始(shi)仅支持英文的 Stable Diffusion 擴(kuo)展(zhan)到支持 9 种不同的语言。

AltCLIP：https://github.com/FlagAI-Open/FlagAI/tree/master/examples/AltCLIP-m18

而(er) AltDiffusion-m18 基于 Stable Diffusion v2.1 训练。Stable Diffusion v2.1 新的语言塔为 OpenCLIP 的倒(dao)二(er)層(ceng)，因(yin)此，全新的 AltCLIP 以(yi) OpenCLIP 的倒二层作为蒸(zheng)餾(liu)目(mu)標(biao)重(zhong)新训练，并且在 m9 的基礎(chu)上将仅对 Unet 中 CrossAttention 层 K,V 矩(ju)陣(zhen)微调，扩展成兩(liang)階(jie)段(duan)的训练方式，如(ru)下(xia)图所(suo)示(shi)：

- 第(di)壹(yi)阶段：早(zao)前在 m9 的實(shi)驗(yan)过程中发現(xian)，微调 K,V 矩阵主(zhu)要學(xue)習(xi)的是(shi)文图的概(gai)念(nian)对齊(qi)，所以 m18 训练的第一阶段繼(ji)續(xu)使用 18 语言的数据进行K,V矩阵的微调。此外，通(tong)过实验證(zheng)明(ming)，将图片從(cong) 512*512 的分(fen)辨(bian)率(lv)降(jiang)低到 256*256 并不会損(sun)失(shi)图片的语義(yi)信(xin)息(xi)。因此，在第一阶段学习文图概念对齐的过程中使用 256*256 的分辨率进行训练，加(jia)快(kuai)了训练速(su)度(du)。

- 第二阶段：为了进一步(bu)提高生成图像(xiang)的質(zhi)量(liang)，使用 512*512 的分辨率在 18 语言的数据中进行 Unet 全量參(can)数的训练。此外，丟(diu)掉(diao) 10% 的文本来进行 uncondition 的训练，来服(fu)務(wu) classifier-free guidance 的推(tui)理(li)。

- 此外，采(cai)用了一种無(wu)分類(lei)器(qi)引(yin)导训练技术，进一步提高生成质量。

最新评测结果顯(xian)示，AltCLIP-m18 在中英文 zero-shot（零(ling)样本）檢(jian)索(suo)任(ren)务上超(chao)过 CLIP 达到了最优水平??

在多语言图片分类 benchmarks 上，AltCLIP-m9（早期(qi)版(ban)本，支持9种语言）與(yu) AltCLIP-m18 达到最优水平??

同样，得(de)益(yi)于 AltCLIP 创新性的换塔思(si)路(lu)，AltDiffusion-m18 也(ye)可(ke)以无縫(feng)接入 Stable Diffusion 所有建立(li)在原 CLIP 上的模型和生態(tai)工具(ju)，所有支持 Stable Diffusion 的工具如 Stable Diffusion WebUI，DreamBooth 等(deng)都(dou)可應(ying)用 AltDiffusion-m18 上。无痛(tong)上手(shou)，可玩(wan)性极佳(jia)！

2 多语言生成效果对齐，性能(neng)优越、細(xi)節(jie)准确

在全新 AltCLIP 的加持下，AltDiffusion-m18 在英文的 FID、IS、CLIP score 评测中达到了原始 Stable Diffusion 95～99% 的效果，并在中文、日文等 17 种语言中实现了最先(xian)进的性能，詳(xiang)细数据如下表(biao)所示：

在英文、中文、日文上，AltDiffusion-m18 与其他(ta)模型生成结果相比(bi)，效果更优越、细节更准确：

上图(a)中 AltDiffusion-m18 可以生成跟(gen)原始 Stable Diffusion 高度一致(zhi)的结果，并且在 prompt 理解(jie)上优于国内其他中英雙(shuang)语模型，例(li)如："A stuffed bear","A black and white photo","cat"等在国内其他中英双语模型中生成失敗(bai)的概念可以在 AltDiffusion 中成功(gong)生成。同样的现象(xiang)在中文和日文中也有出(chu)现。

上图(b)中的"黑(hei)色(se)沙(sha)发，木(mu)地地板(ban)"仅有 AltDiffusion-m18 正(zheng)确生成。

上图(c)中的"bears"，Japanese Stable Diffusion 錯(cuo)误生成为“人(ren)类”，AltDiffusion-m18 可以正确生成为“熊(xiong)”。

此外，智源 FlagEval 团队开发了文图生成模型评测工具 ImageEval。經(jing)评测，AltDiffusion-m18 在实體(ti)对象、实体数量維(wei)度上的准确度分别超过国内同行模型 11%、 10%（註(zhu)：ImageEval 评测方法和结果将于近(jin)期公(gong)开发布，敬(jing)請(qing)期待(dai)）。

3 小(xiao)语种文生图救(jiu)星(xing)，提供多语言文图生成模型参照(zhao)系(xi)

AltDiffusion-m18 从多语言的数据中学到了不同语言的偏(pian)置(zhi)，幫(bang)助(zhu)用户越过语言翻译門(men)檻(kan)、繞(rao)过文化轉(zhuan)译，減(jian)少(shao)了语言背(bei)後(hou)文化信息的丢失。如下图所示，中文、日文 Prompt 生成的小男(nan)孩(hai)的臉(lian)部(bu)輪(lun)廓(kuo)更加“亞(ya)洲(zhou)風(feng)”，而英语及(ji)其他歐(ou)洲地區(qu)语言 prompt 生成小男孩則(ze)更加“欧美(mei)风”。

更加有趣(qu)的是，在不同语言下動(dong)物(wu)的 prompt 生成的图片细节也有差異(yi)。如下图所示，雖(sui)然(ran)不同语言生成的图片整(zheng)体上具有高度一致性，但(dan)畫(hua)面(mian)背景(jing)和柯(ke)基的五(wu)官(guan)细节都有细微差异。

總(zong)的来說(shuo)，AltDiffusion-m18 为多语言文图生成模型提供了一个基础参照系。以西班牙语、德语、法语等15 种语言为母(mu)语的用户，不必(bi)再将腦(nao)海(hai)中的 prompt 翻译成英文，就(jiu)可以感(gan)受(shou)到 AIGC 的樂(le)趣。AI 调教(jiao)高手們(men)還(hai)可以在 AltDiffusion-m18 基础上结合 DreamBooth 、ControlNet 和 LoRA 等进一步优化，或(huo)者(zhe)使用其他语言的语料(liao)微调得到更好(hao)的文图生成效果。

同时，大模型算(suan)法、模型及工具一站(zhan)式开源项目—— FlagAI (github.com/FlagAI-Open/FlagAI)也提供了训练推理的工具和 API ，方便(bian)大家(jia)快速下載(zai)和使用 AltDiffusion-m18 。返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看(kan)更多

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