网易广告的位置分析：应用场景、效果对比
概述：网易广告的位置一直是在线广告的热门话题之一。它能够为企业带来许多好处，比如增加网站流量、扩大品牌曝光等。在本篇文章中，我们将会围绕网易广告的应用场景和效果对比展开讨论，并阐述网易广告在中国市场的相关法律规定和限制。第一段：网易广告的应用场景网易广告是一种针对企业网站的在线广告推广服务。它能够在网易的相关广告位上展示企业的广告，从而吸引更多的用户流量。网易广告的应用场景非常广泛，比如：- 品牌营销：企业可以利用网易广告来提升品牌形象。通过在网易广告位上展示广告，可以增加企业的曝光率，让更多的用户了解并认可企业的品牌。- 商品推广：利用网易广告，企业可以把新的产品或服务快速地推向市场。通过投放广告，能够吸引更多的目标用户，并提高销售额。- 流量增加：网易广告可以吸引大量的目标用户访问企业的网站或应用程序，增加企业的流量和用户群体。第二段：网易广告的效果对比与其他在线广告平台相比，网易广告的优势在于其高质量的用户群体和广告位的选择。同时，网易广告的点击率和转换率也比其他在线广告平台高出许多。以下是网易广告和其他广告平台的一些效果对比：- 广告曝光量：网易广告的曝光量非常大，特别是在网易新闻、邮箱等频道中。这些频道涵盖了许多广告位，可以满足不同企业的广告需求。相比之下，其他的在线广告平台可能没有网易广告的广告位数量和曝光量。- 用户群体：网易广告的用户群体非常广泛且高质量。网易的用户群体涵盖了各个年龄段和社会群体，因此可以满足不同企业的广告需求。相比之下，其他广告平台的用户群体可能不如网易广告那么广泛和高质量。- 点击率：网易广告的点击率相对较高。因为网易的用户群体很大，企业可以很容易地找到目标用户并吸引他们点击广告。相比之下，其他广告平台的点击率可能不如网易广告那么高。第三段：网易广告在中国的广告法规定和限制在中国，网易广告的相关法律规定和限制非常严格。因为如果不遵守相关规定，企业可能会受到罚款、暂停业务等惩罚。以下是网易广告在中国的相关法律规定和限制：- 广告内容：网易广告的广告内容必须符合中国广告法的规定。广告内容不能有虚假、夸大、误导等情况。此外，还需遵守商标法、反不正当竞争法等法律法规。- 广告标识：在网易广告中，广告需要标注广告字样，以明确广告和非广告之间的区别。而且，广告标识也需要符合中国广告法的规定。- 广告内容审核：网易广告平台对广告内容进行审核，以保证广告的合法性和真实性。企业投放广告时需要遵守审核规则，否则审核不通过就无法展示广告了。结论：网易广告是中国最权威的广告平台之一，广告位涵盖了许多频道和页面。它的应用场景非常广泛，可以扩大企业的品牌曝光，增加流量和销售额。与其他在线广告平台相比，网易广告的效果很好，用户群体广泛，转化率高。但是，企业在使用网易广告时，需要遵守中国的广告法规定和限制，以避免受到罚款等惩罚。
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本文將(jiang)為(wei)大(da)家(jia)介(jie)紹(shao)兩(liang)个时下(xia)最新的「图像编辑」工(gong)具(ju)。 第(di)一个是瀏(liu)覽(lan)器(qi)中在(zai)線(xian)就能(neng)用的Runway，其(qi)內(nei)置(zhi)在AI Magic Tools下的「Erase and Replace」功(gong)能也(ye)是剛(gang)刚上(shang)线。 網(wang)站(zhan)地(di)址(zhi)：https://runwayml.com/ 第二(er)个則(ze)是Google Research最近(jin)聯(lian)合(he)魏(wei)茨(ci)曼(man)科(ke)學(xue)研(yan)究(jiu)所(suo)发布的新模型Imagic，首(shou)次(ci)實(shi)現(xian)了應(ying)用于單(dan)一真(zhen)实图像復(fu)雜(za)的（非(fei)刚性(xing)的）語(yu)義(yi)编辑能力。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2210.09276.pdf 相(xiang)比以(yi)往(wang)的方(fang)法(fa)限(xian)于特(te)定(ding)的编辑類(lei)型（如物體(ti)疊(die)加、风格轉(zhuan)移(yi)）、仅適(shi)用于合成图像、或者需(xu)要一个物体的多(duo)张输入图像，Imagic可(ke)以改變(bian)图像中一个或多个物体的姿势和(he)構(gou)成，同时保(bao)留(liu)其原(yuan)始(shi)特征(zheng)，比如讓(rang)一只(zhi)站立(li)的狗(gou)坐(zuo)下、跳(tiao)起(qi)來(lai)，让鳥(niao)张開(kai)翅(chi)膀(pang)等(deng)等。 Stable Diffusion提供(gong)的重(zhong)渲(xuan)染(ran)功能每(mei)次编辑都(dou)會(hui)改变图像中其他(ta)的重要元素(su)，所以老(lao)手(shou)們(men)不(bu)得(de)不再(zai)使(shi)用Photoshop修复丟(diu)失(shi)元素，而(er)Imagic的處(chu)理(li)結(jie)果(guo)更(geng)好(hao)（顯(xian)然(ran)不利(li)于Photoshop的推(tui)廣(guang)）。 順(shun)带一提，就在Imagic发布的6个小时後(hou)，就被自家兄(xiong)弟(di)砸了场子。 左(zuo)为Imagic，右(you)为UniTune Google Research的第二篇(pian)论文中提出(chu)的模型UniTune同樣(yang)是在单张图像通(tong)过文本对图像进行编辑。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2210.09477.pdf UniTune方法的核(he)心(xin)是，通过正(zheng)確(que)的參(can)數(shu)選(xuan)擇(ze)，可以在单个图像上对大型文本到图像的擴(kuo)散(san)模型（文中使用Imagen）进行微(wei)調(tiao)，促(cu)使模型保持(chi)对输入图像的保真度(du)，同时允(yun)許(xu)用戶(hu)进行转换操(cao)作(zuo)。 开箱(xiang)即(ji)用的Runway Runway中的「Erase and Replace」功能專(zhuan)門(men)处理靜(jing)止(zhi)图像，盡(jin)管(guan) 官(guan)方在文本到視(shi)頻(pin)编辑解(jie)決(jue)方案(an)中預(yu)览了类似(si)的功能，但(dan)該(gai)解决方案还沒(mei)有正式上线。 雖(sui)然Runway没有公(gong)布该功能背(bei)后的技(ji)術(shu)細(xi)節(jie)，不过從(cong)渲染速(su)度来看(kan)，引擎(qing)肯(ken)定用的是扩散模型，比如Stable Diffusion（或者，不太可能是獲(huo)得许可的DALL-E 2） Runway系(xi)統(tong)也有一些(xie)类似DALL-E 2的限制(zhi)，输入的图片或文本觸(chu)发过濾(lv)器機(ji)制将会收(shou)到一个警(jing)告(gao)，在发生进一步(bu)違(wei)規(gui)时可能暫(zan)停(ting)帳(zhang)户，基本上和OpenAI对DALL-E 2的现行政(zheng)策(ce)一样。 Runway ML是Stable Diffusion的投(tou)資(zi)方和研究合作夥(huo)伴(ban)，内部(bu)使用的可能是訓(xun)練(lian)过专用模型，其性能優(you)于當(dang)前(qian)开源(yuan)的1.4版(ban)本，因(yin)为就Runway的修改结果来看，编辑后的图像不存(cun)在Stable Diffusion中常(chang)見(jian)的粗(cu)糙(cao)邊(bian)緣(yuan)。 和Imagic一样，Erase and Replace功能是「面(mian)向(xiang)物体的」，用户無(wu)法擦(ca)除(chu)图片中的「empty」部分(fen)，然后用文本提示的结果来修改空(kong)白(bai)部分。如果強(qiang)行这样做(zuo)，系统会簡(jian)单地沿(yan)著(zhe)蒙(meng)版的视线追(zhui)蹤(zong)最近的明(ming)显物体(比如墻(qiang)或電(dian)视) ，然后在找(zhao)到的物体上应用目(mu)標(biao)转换效(xiao)果。 Runway目前是否(fou)針(zhen)对受(shou)版權(quan)保護(hu)的图像在后端(duan)渲染引擎中进行优化(hua)仍(reng)然没有定论，不过从唐(tang)老鴨(ya)的图畫(hua)和一些少(shao)兒(er)不宜(yi)的壁(bi)画来看，目前后端檢(jian)查(zha)不是特別(bie)嚴(yan)格。 想实现这个功能也可以复杂一點(dian)，首先(xian)把(ba)图像输入到基于某(mou)些派(pai)生版本的CLIP模型，通过物体識(shi)别和语义分割(ge)将整(zheng)张图像分割多个離(li)散的部分，但这些操作产生的结果肯定不如Stable Diffusion的效果好。 Imagic Imagic主(zhu)要解决的問(wen)題(ti)就是物体识别模糊(hu)，论文中提供了大量(liang)的编辑实例(li)，可以在不影(ying)響(xiang)图像其余(yu)部分的同时，成功修改图像。 Imagic模型采(cai)用了三(san)階(jie)段(duan)的架(jia)构。 1. 优化文本嵌(qian)入 获取(qu)目标文本的詞(ci)向量后，固(gu)定扩散生成模型的参数，将目标词向量通过降(jiang)噪(zao)扩散模型目标进行优化，使得文本向量和输入图像的嵌入之(zhi)間(jian)尽可能接(jie)近。 重复幾(ji)个step之后，获得优化后的文本嵌入，使得后續(xu)在嵌入空间中的线性插(cha)值(zhi)有意(yi)义。 2. 微调扩散模型以更好地匹(pi)配(pei)给定图像 当把优化嵌入输入到生成扩散的过程中后，並(bing)不能精(jing)确地导向输入图像，所以还需要再次优化模型的参数。 3. 生成修改后的图像 因为生成扩散模型的训练就是完(wan)全(quan)对输入图像进行重新創(chuang)建(jian)，而优化后的向量已经是目标图像了，所以想实现编辑操作，只需要在「目标嵌入」和「优化嵌入」之间插值即可。 整个框(kuang)架和Google之前发布的Imagen类似，研究人員(yuan)表(biao)示，该系统的設(she)計(ji)原则广泛(fan)适用于潛(qian)扩散模型（latent diffusion models）。 Imagen 使用三層(ceng)架构，包(bao)括(kuo)一个以64x64px 分辨(bian)率(lv)運(yun)行的生成扩散模型；一个超(chao)分辨率模型，将输出提升(sheng)到256x256px；以及(ji)一个額(e)外(wai)的超分辨率模型，将输出一直(zhi)提升到1024 × 1024分辨率。 Imagic在训练过程的最初(chu)阶段进行幹(gan)预，用Adam优化器以0.0001的静態(tai)学習(xi)速率在64px阶段对输入文本的词嵌入进行优化。 然后在Imagen的基礎(chu)模型上进行微调，对每个输入图像執(zhi)行1500步修正嵌入空间。 同时，在條(tiao)件(jian)图像上并行优化从64px到256px的第二层，研究人员指(zhi)出，对最后的256px到1024px图层进行类似的优化对最終(zhong)的结果「几乎(hu)没有影响」，因此(ci)在实驗(yan)中没有增(zeng)加。 最后，在雙(shuang)TPUv4芯(xin)片上对每个图像的优化过程大約(yue)需要8分鐘(zhong)。 與(yu)谷歌的DreamBooth类似的微调过程一样，由(you)此产生的嵌入可以额外用于强化样式化，以及包含(han)从支(zhi)持 Imagen 的更广泛的底(di)层数據(ju)庫(ku)中提取信(xin)息(xi)对相片进行编辑。 研究人员将Imagic与之前的模型进行了比較(jiao)，包括2021年(nian)斯(si)坦(tan)福(fu)大学和卡(ka)内基梅(mei)隆(long)大学合作的基于GAN的方法 SDEdit，和2022年4月(yue)魏茨曼科学研究所和 NVIDIA 合作的 Text2Live。 很(hen)明显，Imagic完勝(sheng)，尤(you)其是第三个，人物的姿势发生较大的转变，从放(fang)松(song)下垂(chui)变成抱(bao)住(zhu)胳(ge)膊(bo)，SDEdit和Text2Live基本没什(shen)麽(me)反(fan)应。 就目前而言(yan)，Imagic是一个更适合做成API的产品(pin)，不过Google Research对这種(zhong)可能用于偽(wei)造(zao)的技术通常很謹(jin)慎(shen)，不会輕(qing)易(yi)开源。 参考(kao)资料(liao)： https://www.unite.ai/ai-assisted-object-editing-with-googles-imagic-and-runways-erase-and-replace/返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查看更多 責(ze)任(ren)编辑：