故事化广告营销的案例

故事化广告营销:如何吸引顾客并提高销售额

故事化广告营销在现今的商业世界中被广泛应用,这种广告形式通过讲述故事来吸引顾客,向他们展示产品或服务的特点和优势。相比于传统的宣传广告,故事化广告能够更好地打动顾客的心灵,激发他们的情感共鸣,从而提高销售额。

故事化广告

故事化广告营销的成功建立在一系列的关键因素之上。首先,故事必须具有情感吸引力和可信度。其次,故事中必须包含品牌价值观和产品或服务的核心特点。最后,故事必须能够激发顾客的行动,引导他们前往购买。

故事化广告营销的案例分析

以美国知名品牌Coca-Cola为例,该品牌在2015年的超级碗上推出了一支名为《Make It Happy》的广告,通过一个可爱的小熊的故事展示了品牌的理念和产品特色。这个小熊带着自己的快乐,穿梭于一片消极和恶言相向的网络世界,逐渐改变了人们的情绪和态度。

可口可乐广告

这个故事吸引了无数观众的关注和共鸣,不但传达了品牌的价值观,也提高了消费者对可口可乐产品的信任度。在营销方面,Coca-Cola将这个故事延伸到社交媒体和互动活动中,推出了一个名为 “#MakeItHappy”的社交媒体活动,吸引了大量用户参与,提升了品牌的知名度和影响力。

如何实现故事化广告营销

要实现故事化广告营销,企业需要从以下几个方面出发:

  • 1.深入了解目标用户的情感和需求,找到故事的切入点。
  • 2.将品牌的核心价值观和产品特点融入到故事中,让受众对品牌和产品有更深刻的认知。
  • 3.将故事延伸到各种平台和渠道中,与用户进行互动交流,提高用户的参与度和忠诚度。
  • 4.利用数据分析和测试手段,不断优化故事,提高广告效果。

通过以上几个方面的努力,企业可以更好地实现故事化广告营销,吸引更多顾客,提高销售额,建立更强大的品牌影响力。

结论

故事化广告营销是一个有潜力的营销手段,可以通过讲述故事来吸引顾客,提高销售额。然而,要实现成功的故事化广告营销,企业需要深入了解目标用户的情感和需求,将品牌的价值观和产品特点融入到故事中,将故事延伸到各种平台和渠道中,利用数据分析和测试手段不断优化故事。只有这样,企业才能在激烈的市场竞争中脱颖而出,建立自己的品牌影响力。

情感营销品牌故事

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故事化广告营销的案例随机日志

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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>壹(yi)行(xing)字(zi)實(shi)現(xian)3D換(huan)臉(lian)!UC伯(bo)克(ke)利(li)提(ti)出(chu)「Chat-NeRF」,說(shuo)句(ju)話(hua)完(wan)成(cheng)大(da)片(pian)級(ji)渲(xuan)染(ran)

新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji):一今(jin) 好(hao)困(kun)

【新智元導(dao)讀(du)】只(zhi)需(xu)要(yao)一行字的(de)黑(hei)科(ke)技(ji)!UC伯克利提出Instruct-NeRF2NeRF,一鍵(jian)圖(tu)像(xiang)编辑進(jin)階(jie)一键3D場(chang)景(jing)编辑。

由(you)於(yu)神(shen)經(jing)3D重(zhong)建(jian)技術(shu)的發(fa)展(zhan),捕(bu)獲(huo)真(zhen)实世(shi)界(jie)3D场景的特(te)征(zheng)表(biao)示(shi)從(cong)未(wei)如(ru)此(ci)簡(jian)單(dan)。

然(ran)而(er),在(zai)此之(zhi)上(shang)的3D场景编辑卻(que)一直(zhi)未能(neng)有(you)一個(ge)简单有效(xiao)的方(fang)案(an)。

最(zui)近(jin),來(lai)自(zi)UC伯克利的研(yan)究(jiu)人(ren)員(yuan)基(ji)于此前(qian)的工(gong)作(zuo)InstructPix2Pix,提出了(le)一種(zhong)使(shi)用(yong)文(wen)本(ben)指(zhi)令(ling)编辑NeRF场景的方法(fa)——Instruct-NeRF2NeRF。

論(lun)文地(di)址(zhi):https://arxiv.org/abs/2303.12789

利用Instruct-NeRF2NeRF,我(wo)們(men)只需一句话,就(jiu)能编辑大規(gui)模(mo)的现实世界场景,並(bing)且(qie)比(bi)以(yi)前的工作更(geng)真实、更有針(zhen)對(dui)性(xing)。

比如,想(xiang)要他(ta)有胡(hu)子(zi),脸上就會(hui)出现一簇(cu)胡子!

或(huo)者(zhe)直接(jie)换頭(tou),秒(miao)變(bian)成愛(ai)因(yin)斯(si)坦(tan)。

此外(wai),由于模型(xing)能不(bu)斷(duan)地使用新的编辑過(guo)的图像更新數(shu)據(ju)集(ji),所(suo)以场景的重建效果(guo)也(ye)会逐(zhu)步(bu)得(de)到(dao)改(gai)善(shan)。

NeRF + InstructPix2Pix = Instruct-NeRF2NeRF

具(ju)體(ti)来说,人類(lei)需要給(gei)定(ding)輸(shu)入(ru)图像,以及(ji)告(gao)訴(su)模型要做(zuo)什(shen)麽(me)的書(shu)面(mian)指令,隨(sui)後(hou)模型就会遵(zun)循(xun)這(zhe)些(xie)指令来编辑图像。

实现步驟(zhou)如下(xia):

在訓(xun)練(lian)視(shi)角(jiao)下从场景中(zhong)渲染出一張(zhang)图像。

使用InstructPix2Pix模型根(gen)据全(quan)局(ju)文本指令对該(gai)图像进行编辑。

用编辑后的图像替(ti)换训练数据集中的原(yuan)始(shi)图像。

NeRF模型按(an)照(zhao)往(wang)常(chang)繼(ji)續(xu)进行训练。

实现方法

相(xiang)比于傳(chuan)統(tong)的三(san)維(wei)编辑,NeRF2NeRF是(shi)一种新的三维场景编辑方法,其(qi)最大的亮(liang)點(dian)在于采(cai)用了「叠(die)代(dai)数据集更新」技术。

雖(sui)然是在3D场景上进行编辑,但(dan)论文中使用2D而不是3D擴(kuo)散(san)模型来提取(qu)形(xing)式(shi)和(he)外觀(guan)先(xian)驗(yan),因為(wei)用于训练3D生(sheng)成模型的数据非(fei)常有限(xian)。

这个2D扩散模型,就是该研究團(tuan)隊(dui)不久(jiu)前開(kai)发的InstructPix2Pix——一款(kuan)基于指令文本的2D图像编辑模型,输入图像和文本指令,它(ta)就能输出编辑后的图像。

然而,这种2D模型会导致(zhi)场景不同(tong)角度(du)的变化(hua)不均(jun)勻(yun),因此,「迭代数据集更新」應(ying)運(yun)而生,该技术交(jiao)替修(xiu)改NeRF的「输入图片数据集」,并更新基礎(chu)3D表征。

这意(yi)味(wei)著(zhe)文本引(yin)导扩散模型(InstructPix2Pix)將(jiang)根据指令生成新的图像变化,并将这些新图像用作NeRF模型训练的输入。因此,重建的三维场景将基于新的文本引导编辑。

在初(chu)始迭代中,InstructPix2Pix通(tong)常不能在不同视角下執(zhi)行一致的编辑,然而,在NeRF重新渲染和更新的过程(cheng)中,它们将会收(shou)斂(lian)于一个全局一致的场景。

總(zong)結(jie)而言(yan),NeRF2NeRF方法通过迭代地更新图像內(nei)容(rong),并将这些更新后的内容整(zheng)合(he)到三维场景中,从而提高(gao)了3D场景的编辑效率(lv),還(hai)保(bao)持(chi)了场景的連(lian)貫(guan)性和真实感(gan)。

可(ke)以说,UC伯克利研究团队的此項(xiang)工作是此前InstructPix2Pix的延(yan)伸(shen)版(ban),通过将NeRF與(yu)InstructPix2Pix结合,再(zai)配(pei)合「迭代数据集更新」,一键编辑照樣(yang)玩(wan)轉(zhuan)3D场景!

仍(reng)有局限,但瑕(xia)不掩(yan)瑜(yu)

不过,由于Instruct-NeRF2NeRF是基于此前的InstructPix2Pix,因此继承(cheng)了后者的諸(zhu)多(duo)局限,例(li)如無(wu)法进行大规模空(kong)間(jian)操(cao)作。

此外,与DreamFusion一样,Instruct-NeRF2NeRF一次(ci)只能在一个视图上使用扩散模型,所以也可能会遇(yu)到类似(si)的偽(wei)影(ying)問(wen)題(ti)。

下图展示了兩(liang)种类型的失(shi)敗(bai)案例:

(1)Pix2Pix无法在2D中执行编辑,因此NeRF2NeRF在3D中也失败了;

(2)Pix2Pix在2D中可以完成编辑,但在3D中存(cun)在很(hen)大的不一致性,因此NeRF2NeRF也沒(mei)能成功(gong)。

再比如下面这只「熊(xiong)貓(mao)」,不僅(jin)看(kan)起(qi)来非常兇(xiong)悍(han)(作为原型的雕(diao)像就很凶),而且毛(mao)色(se)多少(shao)也有些詭(gui)異(yi),眼(yan)睛(jing)在畫(hua)面移(yi)動(dong)時(shi)也有明(ming)顯(xian)的「穿(chuan)模」。

自从ChatGPT,Diffusion, NeRFs被(bei)拉(la)进聚(ju)光(guang)燈(deng)之下,这篇(pian)文章(zhang)可謂(wei)充(chong)分(fen)发揮(hui)了三者的優(you)勢(shi),从「AI一句话作图」进阶到了「AI一句话编辑3D场景」。

盡(jin)管(guan)方法存在一些局限性,但仍瑕不掩瑜,为三维特征编辑给出了一个简单可行的方案,有望(wang)成为NeRF发展的裏(li)程碑(bei)之作。

一句话编辑3D场景

最后,再看一波(bo)作者放(fang)出的效果。

不難(nan)看出,这款一键PS的3D场景编辑神器(qi),不论是指令理(li)解(jie)能力(li),还是图像真实程度,都(dou)比較(jiao)符(fu)合預(yu)期(qi),未来也許(xu)会成为學(xue)术界和網(wang)友(you)们把(ba)玩的「新寵(chong)」,继ChatGPT后打(da)造(zao)出一个Chat-NeRFs。

即(ji)便(bian)是随意改变图像的環(huan)境(jing)背(bei)景、四(si)季(ji)特点、天(tian)氣(qi),给出的新图像也完全符合现实邏(luo)辑。

原图:

秋(qiu)天:

雪(xue)天:

沙(sha)漠(mo):

暴(bao)風(feng)雨(yu):

參(can)考(kao)資(zi)料(liao):

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責(ze)任(ren)编辑:

发布于:河南南阳唐河县