太阳的后裔 创意广告

太阳的后裔:一个震撼人心的电视剧

太阳的后裔是一部备受欢迎的韩国电视剧,讲述了两个截然不同的世界,一个是充满战争的战场,另一个是充满和平的城市,两个完全不同的人在这两个世界中相遇并相爱的故事。

韩国电视剧

这部电视剧已经成为全球范围内的热门话题,吸引了数百万观众观看。它不仅是一部浪漫的爱情故事,还涵盖了很多不同的主题,如友谊,家庭,忠诚和荣誉。

为什么太阳的后裔是如此成功?

这部电视剧的成功并不仅仅是因为它的故事情节和演员演技。它也是一部非常有创意的广告,利用了各种不同的营销策略。

韩国演员

首先,太阳的后裔通过各种社交媒体平台来进行宣传,包括Facebook,Twitter和Instagram等。通过这些平台,他们发布了许多剧照,花絮以及电视剧中的各种场景,吸引了大量的观众关注。

其次,太阳的后裔还与一些品牌进行合作,如三星和彩虹糖等。这些合作使得电视剧的品牌价值得以提高,也为品牌带来了更多的曝光和市场销售。

韩国品牌

太阳的后裔的成功对于我们有什么启示?

太阳的后裔的成功告诉我们,创意和营销策略是一个成功的广告活动的关键因素。通过利用各种不同的平台和合作品牌,公司可以提高自己的品牌价值,并获得更多的曝光和市场销售。

此外,太阳的后裔的成功还表明了电视剧的市场潜力。公司可以通过制作自己的电视剧来提高自己的品牌价值,并在全球范围内吸引更多的观众。

韩国市场

结论

太阳的后裔是一个非常成功的电视剧,它不仅是一部浪漫的爱情故事,还涵盖了很多不同的主题。通过各种不同的营销策略和社交媒体平台的宣传,电视剧的品牌价值得以提高,并吸引了数百万观众观看。此外,电视剧的市场潜力也非常巨大,公司可以通过制作自己的电视剧来提高自己的品牌价值,并在全球范围内吸引更多的观众。

太阳的后裔 创意广告随机日志

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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>18秒(miao)完(wan)成(cheng)渲(xuan)染(ran)!蘋(ping)果(guo)Core ML官(guan)宣(xuan)深(shen)度(du)支(zhi)持(chi)Stable Diffusion 2.0

新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji):David Joey

【新智元導(dao)讀(du)】最(zui)近(jin)苹果官宣了(le)對(dui)Stable Diffusion 2.0的(de)深度支持,搭(da)配(pei)苹果自(zi)家(jia)Core ML模(mo)型(xing),M2芯(xin)片(pian)最快(kuai)18秒即(ji)可(ke)出(chu)圖(tu)!

最近AIGC有(you)多(duo)火(huo)不(bu)用(yong)多說(shuo)了,只(zhi)需(xu)壹(yi)張(zhang)樸(pu)實(shi)無(wu)華(hua)的自拍(pai),就(jiu)可以(yi)讓(rang)妳(ni)變(bian)身(shen)肌(ji)肉(rou)型男(nan),擁(yong)有一個(ge)自己(ji)二(er)次(ci)元的完美(mei)角(jiao)色(se)。

自2022年(nian)8月(yue)首(shou)次公(gong)開(kai)發(fa)布(bu)以來(lai),Stable Diffusion依(yi)靠(kao)其(qi)支持本(ben)地(di)化(hua)運(yun)行(xing)的特(te)性(xing)以及(ji)強(qiang)悍(han)的性能(neng)從(cong)一眾(zhong)軟(ruan)件(jian)中(zhong)脫(tuo)穎(ying)而(er)出,得(de)到(dao)了苹果的青(qing)睞(lai)。

而就在(zai)上(shang)周(zhou)三(san),苹果在官博(bo)发文(wen)表(biao)示(shi),他(ta)們(men)已(yi)在Github上发布了針(zhen)对 macOS 13.1 和(he) iOS 16.2 平(ping)臺(tai)的Stable Diffusion的Core ML優(you)化。

此(ci)次更(geng)新可允(yun)許(xu)Stable Diffusion AI图像(xiang)生(sheng)成器(qi)使(shi)用Apple專(zhuan)有的Core ML模型在Apple Silicon上运行。

這(zhe)些(xie)优化將(jiang)使應(ying)用程(cheng)序(xu)开发人(ren)員(yuan)能夠(gou)使用Apple Neural Engine硬(ying)件运行Stable Diffusion,速(su)度是(shi)之(zhi)前(qian)基(ji)於(yu)Mac的兩(liang)倍(bei)左(zuo)右(you)。

Stable Diffusion (SD) 于今(jin)年8月推(tui)出,是一款(kuan)开源(yuan)AI图像合(he)成模型。通(tong)過(guo)发布新的SD优化版(ban)本,苹果希(xi)望(wang)釋(shi)放(fang)其設(she)備(bei)上图像合成的全(quan)部(bu)潛(qian)力(li)。

上一张图看(kan)看SD优化版的图像有多炸(zha)。

以「宇(yu)航(hang)员在宇宙(zhou)中騎(qi)著(zhe)龍(long)/馬(ma)的高(gao)質(zhi)量(liang)图片」為(wei)關(guan)鍵(jian)詞(ci)輸(shu)入(ru),下(xia)面(mian)为Stable Diffusion的多个模型和版本中图片生成的效(xiao)果图。

隨(sui)着 Stable Diffusion 的应用程序越(yue)来越多,確(que)保(bao)开发人员能够有效地利(li)用这項(xiang)技(ji)術(shu)对于創(chuang)建(jian)各(ge)地的创意(yi)人员都(dou)能够使用的应用程序非(fei)常(chang)重(zhong)要(yao)。

苹果還(hai)表示隱(yin)私(si)和避(bi)免(mian)雲(yun)計(ji)算(suan)成本是在Mac或(huo)Apple设备上运行AI生成模型的优勢(shi)。

在本地设备上部署(shu) Stable Diffusion 比(bi)基于服(fu)務(wu)器的方(fang)法(fa)更可取(qu)的原(yuan)因(yin)有很(hen)多。首先(xian)就是最終(zhong)用戶(hu)的隐私将受(shou)到保護(hu);

其次,初(chu)始(shi)下載(zai)後(hou),用户无需互(hu)聯(lian)網(wang)連(lian)接(jie)即可使用該(gai)模型;最后,本地部署此模型使开发人员能够減(jian)少(shao)或消(xiao)除(chu)與(yu)服务器相(xiang)关的成本。

Stable Diffusion 2.0有多快?

目(mu)前,當(dang)在Windows或Linux PC上运行時(shi),Stable Diffusion在Nvidia的高端(duan)GPU上生成图像的速度最快,在RTX3060上以50步(bu)生成512×512图像在我(wo)们的機(ji)器上大(da)約(yue)需要8.7秒。

相比之下,在 Apple Silicon Mac 上运行 Stable Diffusion 的傳(chuan)統(tong)方法要慢(man)得多,在M1 Mac Mini測(ce)試(shi)中使用 Diffusion Bee 以50步生成 512×512 图像大约需要69.8秒。

根(gen)據(ju) Apple 在GitHub上的基準(zhun)测试,而生成相同(tong)的512×512图像Apple新的Core ML SD优化版只需35秒。

此外(wai),M2芯片可在23秒內(nei)完成任(ren)务,而Apple最强大的矽(gui)芯片M1 Ultra僅(jin)需9秒即可完成相同的結(jie)果。

这是一个巨(ju)大的改(gai)進(jin),在搭载M1芯片的情(qing)況(kuang)下,生成时間(jian)幾(ji)乎(hu)减少了一半(ban)。

Apple 的 GitHub 版本是一个 Python 包(bao),可将 Stable Diffusion 模型从 PyTorch 轉(zhuan)換(huan)为 Core ML,並(bing)包含(han)一个用于模型部署的Swift包,这些优化適(shi)用于Stable Diffusion 1.4、1.5 和新发布的 2.0。

Github鏈(lian)接:https://github.com/apple/ml-stable-diffusion

目前,在 Mac 上本地使用 Core ML 设置(zhi) Stable Diffusion 的體(ti)驗(yan)主(zhu)要针对开发者(zhe),需要基本的指(zhi)令(ling)技能。

同时Hugging Face也(ye)发布了一个通用指南(nan)来为那(na)些想(xiang)要设置Apple Core ML优化版的用户体验。

项目链接:https://huggingface.co/blog/diffusers-coreml

除了根据文本提(ti)示生成图像外,开发人员还发現(xian)了 Stable Diffusion 的其他个性化用途(tu),例(li)如(ru)图像编辑、修(xiu)復(fu)、風(feng)格(ge)转换甚(shen)至(zhi)調(tiao)色板(ban)生成。

图为Hugging Face开发的DreamBooth,对Stable Diffusion的个性化處(chu)理(li)

随着 Stable Diffusion 的应用程序越来越多,确保开发人员能够有效地利用这项技术非常重要。

关于CoreML

CoreML是苹果发布的机器學(xue)習(xi)框(kuang)架(jia) ,用户可以将机器学习算法应用于一組(zu)訓(xun)練(lian)數(shu)据来创建模型。

创建的模型可以完成各種(zhong)各樣(yang)的任务,比如可以对照(zhao)片进行分(fen)類(lei),或者直(zhi)接从照片的像素(su)中檢(jian)测特定(ding)的物(wu)体。而这些任务用代(dai)碼(ma)来寫(xie)是很困(kun)難(nan)的。

在创建模型之后,将其整(zheng)合到你的应用程序中,并将其部署到用户的设备上。你的应用程序使用Core ML APIs和用户数据来进行預(yu)测,并训练或微(wei)调模型。

CoreML流(liu)程图,左邊(bian)是一个Core ML模型文件图標(biao),中间是Core ML框架图标,右边是一个通用的应用程序图标,标为「你的应用」。

用户可以用Xcode捆(kun)綁(bang)的Create ML应用程序建立(li)和训练模型,并在自己的应用程序中使用。

或者,可以使用各种其他机器学习庫(ku),再(zai)用Core ML工(gong)具(ju)将模型转换为Core ML格式(shi)。一旦(dan)模型出现在用户的设备上,就可以使用Core ML在设备上用该用户的数据重新训练或微调。

Core ML通过利用CPU、GPU和神(shen)經(jing)引(yin)擎(qing)优化设备上的性能,最大限(xian)度地减少内存(cun)占(zhan)用和功(gong)耗(hao)。模型嚴(yan)格在用户的设备上运行模型,不需要任何(he)网絡(luo)连接,保持用户数据的私密(mi)性和应用的響(xiang)应速度。

Core ML本身建立在加(jia)速器和BNNS等(deng)低(di)級(ji)基元以及金(jin)屬(shu)性能着色器之上。

按(an)照官网介(jie)紹(shao),苹果机器学习棧(zhan)架構(gou)如上图所(suo)示。

頂(ding)層(ceng)是「你的应用」單(dan)一模塊(kuai),橫(heng)跨(kua)整个框图的寬(kuan)度。第(di)二层有四(si)个块,分別(bie)标記(ji)为 「視(shi)覺(jiao)」、「自然(ran)語(yu)言(yan)」、「语音(yin)」和 「聲(sheng)音分析(xi)」。第三层为 Core ML。第四层也是最后一层有两个块,「加速和BNNS」 和 「金属性能着色器」。

此次,苹果Core ML提供(gong)对「AI大畫(hua)家」Stable Diffusion的深度支持,果粉(fen)们在手(shou)机上就可以一展(zhan)身手了。

參(can)考(kao)資(zi)料(liao):

https://arstechnica.com/information-technology/2022/12/apple-slices-its-ai-image-synthesis-times-in-half-with-new-stable-diffusion-fix/

https://github.com/apple/ml-stable-diffusion返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu),查(zha)看更多

責(ze)任编辑:

发布于:江西抚州资溪县