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互联网的迅速发展,使人们获取信息的途径也越来越多样化。而在这一多样化的信息流中,互联网广告扮演了重要的角色。其中,UC头条作为一款广告推广平台,利用其强大的用户基数和定向推荐技术,成功引爆了信息流广告的市场。首先,UC头条广告通过精准的定向推荐,为广告主提供了更具针对性的广告投放方式。UC头条拥有庞大的用户群体,通过分析用户浏览记录、搜索习惯以及兴趣爱好等多个维度,能够精准地将广告送达到目标...
UC头条作为一款非常火爆的资讯平台,吸引了大量的用户关注和使用。对于广告主来说,UC头条广告推广是一种非常有效的方式来提升品牌知名度和推广产品。而UC头条广告推广常见的计费模式为话题,下面将对这一计费模式进行详细介绍。首先,我们来了解什么是话题计费模式。话题计费模式是指广告主根据自己的需求选择一个热门话题,并与UC头条合作,在该话题下推广自己的广告内容。这种计费模式相对于传统的CPM(千次展...
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UC头条广告投放——教育行业爆款素材解析介绍,让我们一起来看一下吧!03 [健康养生] 爆款素材解析健康养生广告行业素材特点以口播+教学为主,展示产品优势。下图真人口播案例一通过情景教学+口播讲解的形式吸引用户兴趣,通过高价值产品低价卖,简单易懂等福利促使用户转化。案例二通过口播+教学的形式,讲解产品优势,同龄人学习场景案例,低门槛低成本促使用户转化。超级汇川爆款素材针对真人口播也有两种调优...
UC头条广告投放——教育行业爆款素材解析介绍,让我们一起来看一下吧!教育行业的广告投放中,行业细分更加细致,广告素材创意进一步追求更加高效和更好转化。要想获得好的投放效果,需要深挖细分行业特点,总结行业洞察及爆款素材思路。超级汇川通过第三方监测数据分析行业素材,同时对比平台内的广告投放素材,总结行业爆款素材特点,希望给教育行业广告主一定启发。从大盘投放广告创意数来看,头部赛道主要以学历教育、...
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UC头条广告投放,如何通过超级汇川平台对微信小游戏进行引流?微信小游戏优质标题&创意方向创意关注点长期兴趣|矛盾/对比|重大事件|切身利益|符合态度游戏特征游戏类型(休闲/三国/经营养成)(国风/二次元/Q版)游戏画风(游戏玩法(卡牌/回合制)游戏受众(性别年龄画像)创意形式类UCG短剧|品牌向广告片|游戏角色故事/言论明星/素人实拍短剧|游戏实录创意内容吸睛点(夸张手法/画面/颜色)引导玩...
UC头条广告投放,如何通过超级汇川平台对微信小游戏进行引流?微信小游戏基建数量建议账户受单账户流量边际效应限制,账户数量决定消耗上限,因此账户数量越多,理论可消耗上限越高(亦受大盘总量影响)计划最小竞价单位,积累数据越多越易获量,因此单计划积累关键数据(CTR、CVR、深度CVR等)尤为关键创意决定广告位覆盖及用户兴趣度(CTR),」且受去重规则影响,因此差异化广告内容及样式的使用和覆盖,既...
UC头条广告投放,如何通过超级汇川平台对微信小游戏进行引流?微信小游戏超级汇川引流起量操作指南。微信小游戏和传统APP投放最大的不同是广告链路非常短,从点击广告到进入小游戏只有一步跳转,具有“即点即玩”的优势微信小游戏投放链路锦帆落地页投放链路1.制作锦帆落地页步骤:新建站点->选微信组件->微信小程序->path链接,将小程序原始ID、Path、APPID填写在组件信息中2.创建转化并完成...
本期小编将为大家介绍UC头条超级汇川分匹配模式出价工具常见问题的解决方案。常见问题1、使用分匹配出价功能后,单元内关键词的精确、短语、广泛匹配模式将如何出价?答:使用分匹配出价单元内的关键词出价将作为出价基数,根据单元内设置的“精确匹配系数:短语匹配系数:广泛匹配系数”乘以相应的系数。如:关键词“A” 广泛匹配出价=关键词“A”原出价*广泛匹配系数。2、使用分匹配出价功能后,原有关键词是什么...
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uc头条广告投放!AIGC生成广告图技术方案大揭秘

发表时间:2023-08-12 19:25
技术方案

目前在建的制图流程主要有三大类:人物类流程、广告底图流程和意向图文类流程。在各类图片的生成流程中,人物类图片的需求最多,挑战也最大,因此其制图流程也最复杂。

此后,重点以“人物生成”为例,说明uc头条广告投放制图流程的操作过程,并介绍涉及的多种技术的运用方法。

1. 制图流程介绍各类制图技术的流程示意图如下:


人物类流程:当前主要实现在人脸 ID、发式、服饰、表情、体态、背景等维度上的可控。

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广告底图类流程:根据具体的uc头条广告投放营销业务点,应用大语言模型的创意提供能力、综合历史上的高价值物料,整理高质量 prompt,应用 stable diffusion 生成能力,生成多样化的广告底图。

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意向图文类流程:在广告营销领域,“意向”的借用,配以和业务点相关的“宣传语”,往往能起到直击人心的营销效果。在“意向”、“宣传语”的获取方面,AIGC依然以大语言模型、历史高价值物料为依据;在文字渲染方面,既可用传统的选取特定字体、字号、颜色的渲染方式,也可直接应用模型(deepfloyd IF)的添加文本方式,前者可控性更强,而后者和图像的整体融合度更自然,可据具体情况选用。



























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2. 人物制图过程


获取人脸素材-GAN

GAN是一种生成对抗网络模型,基于GAN技术,可以生成丰富的包括不同性别、年龄段、特点的人脸。它的生成器是一个深度卷积神经网络,它由多个层组成,每个层都包含一组卷积和上采样操作,用于将中间向量转换为图像。

生成的步骤如下:

首先,GAN 利用了一组预训练的人脸图像数据集进行训练,学习人脸的特征和风格。

然后,在训练过程中,GAN 将潜在空间向量与可训练的转换器结合,以生成具有不同特征和风格的中间向量,形成(向量、风格)pair对。

最后,将这些中间向量输入到生成器中,就可以获得逼真的人脸图像。

此外,为了避免生成的人脸图像出现棕色或灰色调,GAN 还引入了一个归一化操作,用于平衡不同层之间的输出。GAN 还引入了一种新的技术,称为“progressive growing”,它可以在训练过程中逐渐增加图像的分辨率,从而产生更高质量的图像。最终,GAN 可以生成高度逼真、多样化和可塑性的人脸图像。

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GAN 结构及生成人脸的效果展示

控制人物发式、服饰

人物的发式、服饰控制基于StableDiffusion + lora实现的。LoRA,英文全称 Low-Rank Adaptation of Large Language Models,直译为大语言模型的低阶适应,是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术,使其它用在cross-attention layers(交叉关注层)也能影响用文字生成图片的效果。它对人脸的学习效果介于 dreambooth、texual inversion 两者之间,参数文件大小可控:2-200 MB,对人物的发式、服饰泛化生成能力极佳。

交叉注意力层的权重以矩阵形式排列, LoRA模型通过将不同的权重添加到这些矩阵中来微调模型。LoRA 模型文件可以做到很小的的技巧是:将矩阵分解为两个较小的(低秩)矩阵,通过这样做,则可存储更少的参数。

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LoRA 矩阵分解示意图


各类文档中往往标示出需要至少3张相同的人脸图像来进行学习,经实验,如对面部无多角度生成需求(如广告图大多数人物形象为正面照),仅用一张人脸图像学习即可(需要为清晰正面照)。

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目标人物(第一张)& 生成人物示意图

编辑人物表情、体态

在表情方面,AIGC参考了高价值广告图中的人物表情,用于后期的表情迁移,目的在于明确传达广告图中人物遇到问题时的“苦闷”及解决问题后的“喜悦”情绪;表情迁移技术当前比较稳定的方案是 controlnet 的面部控制。

在体态方案,参考高价值广告图中的人物体态特征:分别用 blender、openpose 生成提取人物姿势;应用 depth 模型提取人物综合体态特征图(即深度图),相较于姿势图,深度图能同时刻画“姿势+身材”;然后用 sd + controlnet 实现,controlnet 作为 sd 的补充网络,生成过程分为两个阶段:

  • 首先,用预处理模型提取人物表情、姿势、深度图

  • 其次,应用 controlnet 大模型作用于 sd 网络,控制按指定表情、姿势进行人物生成。

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controlnet 作用于 stable diffusion 网络示意图


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controlNet 子网络结果图

调整人物背景

针对广告主营销业务特点,让人物出现在恰当的场景里,如小说类图像人物出现在:健身房、客厅、卧室、花店等室内场景,及公园、山谷、海边等户外场景。背景图的自动化生成工作主要有以下步骤:

首先,收集背景图库,图片可由 sd v2.1 直接生成高清图片,经人工筛选可用,只需找到合适的prompt 。

其次,对包含人物的原图进行抠图,用于后续的背景合成,现基于 PaddleMatting 做人物抠图,未来考虑应用 SAM(Segment Anything Model)实现。

最后,按最终输出图像比例,应用 pillow 库 alpha_composite 方法合成至背景图相应位置。

后置处理过程

上述过程完成后,为了在广告业务实现更好的营销效果,会在图像中添加广告语、品牌logo、水印等信息;除此之外,部分商品按规定需要在广告图上明确标识出营销产品基本信息。这里,AIGC应用准备好的广告语,及广告主提供的产品信息,结合人物识别模型,将广告语及产品信息添加至合适的位置上,保证人物不遮挡。至此,一张可以用于线上投放的人物广告图就完成了。

未来展望


短期规划

目前,AIGC已经可以按照既定的出图流程,持续、稳定地产出高质量的AI广告图像,但在流程自动化、图像丰富度方面,依然存在很大的优化空间。

在短期内,为持续产出更多业务价值,AIGC将在两个方向继续努力:

一方面,对标当前最好的付费产品出图效果,思考其核心技术能力及产品逻辑;

另一方面,跟进最新的开源技术,如 composer、visual 大语言模型、stable diffusion xl、deepfloyd IF等,实现更精确的图像生成和编辑,提高AI出图的可控性及稳定性。

最终,将综合两方面成果,进一步简化出图流程,提高自动化程度,同时大幅提升业务图像的丰富度,以广泛满足各行各业广告主对图像物料的需求。

长期展望

在长期上,AIGC将不再局限于标签化的图像生成,而是让用户自由地同大语言模型去交互,沟通广告创意,模型会给到用户相关性较大的十几、二十种图文示例,用户从中选择一种,选择"量产"。


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