广告贵在创意举例介绍

广告创意的重要性

广告是商业推销中不可缺少的一环。为了吸引消费者的注意力并促进销售,广告的创意显得尤为重要。创意是广告的核心,它直接影响广告的效果和效益。创意的好坏决定了广告是否能够成功传递信息、引起共鸣并激发消费者购买欲望。好的创意能够让广告脱颖而出,博得消费者的喜爱,从而提高品牌知名度和销售额。

广告创意

创意可以通过内容、形式、媒介等方面进行体现。创意内容要能够吸引消费者、引起共鸣、激发购买欲望。创意形式要与广告内容相匹配,能够让消费者在短时间内记住广告信息。而创意媒介的选择也很重要,不同的媒介需要采用不同的创意方式,才能够达到最佳的广告效果。

创意广告的案例

创意广告可以让广告变得更加有趣、有灵魂,从而让广告更容易传递信息和引起消费者的共鸣。以下是一些创意广告的案例:

创意广告

1.可口可乐的“自由”广告

可口可乐的“自由”广告是一个非常成功的创意广告。该广告通过描述一个人们在自由的欢呼声中,畅享着可乐的口感,表达了可乐能够带给人们自由和快乐的情感。这个广告的创意内容很有感染力,形式简洁明了,通过广告媒介的传播,让消费者在短时间内了解到了可口可乐的品牌形象和产品特点。

2.苹果的“Think Different”广告

苹果的“Think Different”广告是一个非常经典的广告案例。该广告通过描述一些杰出人物和他们向往的事物,表达了苹果的品牌精神和文化内涵。这个广告的创意形式非常独特,让人们在短时间内记住了苹果的品牌形象和文化内涵。

如何创造成功的广告创意

要想创造成功的广告创意,需要从以下几个方面进行思考:

广告创意

1.了解目标受众

了解目标受众是创造成功广告创意的前提。只有了解受众的需求和兴趣,才能够切实把握消费者的心理和情感,从而创造出符合受众口味的广告创意。

2.关注广告的独特性

广告的创意要独具匠心,要有独特的视角和想法。只有这样,才能够吸引消费者的注意力,让广告在竞争中脱颖而出。

3.选对广告媒介

不同的广告媒介需要采用不同的创意方式。因此,在选择广告媒介时,需要考虑受众的特征、广告的目的、传播效果等方面,选对最适合的广告媒介,才能够发挥广告创意的最大效益。

4.利用情感营销

情感营销是创造成功广告创意的一个重要手段。通过对产品的情感渲染,让消费者在感性方面产生共鸣,从而激发购买欲望。因此,创意广告应该注重情感营销,让广告更有感染力和吸引力。

5.反复推敲和测试

创意广告的创造是一个反复推敲和测试的过程。在创造广告创意时,需要不断地反复推敲和调整,找到最适合的广告创意。同时,在推广广告时,需要通过不断地测试和分析,找到最有效的广告创意和传播方式。

结论

广告创意是广告的灵魂,成功的广告离不开创意的支持。要想创造成功的广告创意,需要了解目标受众、关注广告的独特性、选对广告媒介、利用情感营销以及反复推敲和测试等方面。只有这样,才能够创造出符合消费者需求和品牌形象的广告创意,从而提高广告效果和效益。

广告贵在创意举例介绍特色

1、如果你想在这个游戏中生存下去,你必须面对各种恶劣的生存环境。

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5、新手在玩这款游戏的时候,可以先从简单的模式开始一步步去提升。

ruguonixiangzaizhegeyouxizhongshengcunxiaqu,nibixumianduigezhongeliedeshengcunhuanjing。keqiantixing,kehouhuifang,shequnhudong,weinitigongquanmiankechengtiyan。suoyouguankashedingdewanfayedouyousuobutong,nenggouganshoudaojingdiandesanxiaowanfamoshi。guanfangduiyuhuazhidesuzaoyehenmingque,suoyouneirongdoubixuyaozuodaozuijingzhicaixing;jichengxiaoneigebumen、gebumendisanfangguanlixitongyuyitidegaoxiaoguanlipingtai。分(fen)割(ge)壹(yi)切(qie)深(shen)度(du)圖(tu)!港(gang)科(ke)技(ji)、南(nan)洋(yang)理(li)工(gong)等(deng)開(kai)源(yuan)「SAD」:根(gen)據(ju)幾(ji)何(he)信(xin)息(xi)分割图像(xiang)

新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji):LRS

【新智元導(dao)讀(du)】SAD是(shi)第(di)一個(ge)使(shi)用(yong)SAM直(zhi)接(jie)利(li)用渲(xuan)染(ran)後(hou)的(de)深度图提(ti)取(qu)几何信息的模(mo)型(xing)。

本(ben)月(yue)初(chu),Meta推(tui)出(chu)的一款(kuan)可(ke)以(yi)「分割一切」的模型Segment Anything Model (SAM) 已(yi)經(jing)引(yin)起(qi)了(le)廣(guang)泛(fan)的關(guan)註(zhu)。

今(jin)天(tian),我(wo)們(men)向(xiang)大(da)家(jia)介(jie)紹(shao)一款名(ming)為(wei)「Segment Any RGBD(SAD)」的機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)模型。

與(yu)以往(wang)所(suo)有(you)使用SAM的工具(ju)的不(bu)同(tong)之(zhi)處(chu)在(zai)於(yu),SAD读入(ru)的图片(pian)可以是经過(guo)渲染之后的深度图,讓(rang)SAM直接根据几何信息來(lai)分割图像。

該(gai)項(xiang)目(mu)是由(you)Visual Intelligence Lab@HKUST, HUST, MMLab@NTU, Smiles Lab@XJTU和(he)NUS的同学完(wan)成(cheng)的。如(ru)果(guo)大家覺(jiao)得(de)這(zhe)个项目有意(yi)思(si)的話(hua),請(qing)大家多(duo)多star~

演(yan)示(shi)程(cheng)序(xu)鏈(lian)接:https://huggingface.co/spaces/jcenaa/Semantic_Segment_AnyRGBD

代(dai)碼(ma)链接:https://github.com/Jun-CEN/SegmentAnyRGBD

簡(jian)介

与RGB图像相(xiang)比(bi),渲染后的深度图像忽(hu)略(lve)了紋(wen)理信息,而(er)側(ce)重(zhong)于几何信息。

以往基(ji)于 SAM 的项目裏(li)SAM 的輸(shu)入图像都(dou)是 RGB 图像, 该團(tuan)隊(dui)是第一个使用 SAM 直接利用渲染后的深度图提取几何信息的。

下(xia)图顯(xian)示了具有不同顏(yan)色(se)图函(han)數(shu)的深度图具有不同的 SAM 結(jie)果。

模型流(liu)程图如下图所示,作(zuo)者(zhe)提供(gong)了兩(liang)種(zhong)選(xuan)擇(ze),包(bao)括(kuo)將(jiang) RGB 图像或(huo)渲染的深度图像输入到(dao) SAM進(jin)行(xing)分割,在每(mei)种模式(shi)下,用戶(hu)都可以獲(huo)得Semantic Mask(一种颜色代表(biao)一个類(lei)別(bie))和帶(dai)有类别的 SAM Mask。

以输入为深度图为例(li)子(zi)进行說(shuo)明(ming)。首(shou)先(xian)通(tong)过颜色映(ying)射(she)函数将深度图([H,W])映射到RGB空(kong)間(jian)([H,W,3]),然(ran)后将渲染后的深度图送(song)入SAM进行分割。

最(zui)終(zhong)输出可視(shi)化(hua)有两种形(xing)式,一种是Semantic mask,即(ji)一种颜色對(dui)應(ying)一种类别;另(ling)一种是SAM mask with classes,即输出的mask仍(reng)然是SAM的mask,並(bing)且(qie)每一个mask都有类别。并且可以根据深度图将2D的结果投(tou)影(ying)到3D space进行可视化。

对比效(xiao)果

作者将RGB送入SAM进行分割与将渲染后的深度图送入SAM进行分割进行了对比。

RGB图像主(zhu)要(yao)表示纹理信息,而深度图像包含(han)几何信息,因(yin)此(ci)RGB图像比渲染的深度图像色彩(cai)更(geng)豐(feng)富(fu)。在这种情(qing)況(kuang)下,SAM 为 RGB 输入提供的掩(yan)码比深度输入多得多,如下图所示。

渲染的深度图像減(jian)輕(qing)了 SAM 的过分割。例如,桌(zhuo)子在RGB图像上(shang)被(bei)分割成四(si)个部(bu)分,其(qi)中(zhong)一个在語(yu)義(yi)结果中被分类为椅(yi)子(下图中的黃(huang)色圓(yuan)圈(quan))。相比之下,桌子在深度图像上被视为一个整(zheng)體(ti)对象(xiang)并被正(zheng)確(que)分类。人(ren)的頭(tou)部的一部分在RGB图像上被分类为墻(qiang)壁(bi)(下图中的藍(lan)色圆圈),但(dan)在深度图像上卻(que)被很(hen)好(hao)地(di)分类。 距(ju)離(li)很近(jin)的两个物(wu)体在深度图上可能(neng)被分割为一个物体,比如紅(hong)圈中的椅子。在这种情况下,RGB 图像中的纹理信息对于找(zhao)出对象比較(jiao)关鍵(jian)。

Demo

作者表示,希(xi)望(wang)SAD模型能夠(gou)带来更多的啟(qi)發(fa)和創(chuang)新,也(ye)期(qi)待(dai)著(zhe)反(fan)饋(kui)和建(jian)議(yi)。让我们一起探(tan)索(suo)这个神(shen)奇(qi)的机器学习世(shi)界(jie)吧(ba)!

參(can)考(kao)資(zi)料(liao):

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