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图片库是超级汇川平台用于统一管理广告主图片素材的功能。在该功能板块下，广告主可清晰查看账户下所有的图片素材，同时支持上传、删除以及编辑图片的操作，uc头条推广减少重复工作，提高投放效率。图片库包括素材库和版权图库两部分。素材库 uc头条推广在素材库中，广告主可以从本地、素材库存量素材或版权图库，经过对图片的裁剪等操作，完成新图片的上传，同时还支持搜索、删除、下载、...

UC广告救星！橙心投破解投放痛点，成本稳、转化有保障

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超级汇川快应用投放：创意洞察+流量整合，提升获客效率

快应用行业投放创意最新洞察快应用正迅速成长为移动互联网领域内不可或缺的一部分。随着用户对便捷性和即时体验的需求日益增加，快应用凭借其无需下载安装、即点即用的特性，不仅极大地提升了用户的使用体验，同时也为各行各业提供了全新的获客途径和服务模式。然而，如何在激烈的市场竞争中脱颖而出？关键在于精准把握市场发展趋势，制定有效的广告投放策略。这一切的前提是对市场的深刻洞察和理解。超级汇川广告平台除了运...

UC神马超级汇川平台搭建教程+核心功能全解析

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超级汇川程序化创意攻略｜素材组合+AI优化+投放适配要点

一文读懂超级汇川智投版投放机制，智能通投+成本保障拆解

智投版投放机制介绍

超级汇川AI智投指南｜核心功能+分步操作+获量优势汇总

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新手必备：超级汇川一键起量操作指南+投放优化技巧

超级汇川一键起量产品手册一、功能概述二、操作说明三、投放建议四、案例分享五、常见问题

为什么uc头条广告投放要鼓励差异化创意？如何有效落实？

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uc头条广告推广中差异化创意的定义与扶持获取指南

在uc头条广告推广中，“差异化创意”指的是在全量超级汇川信息流在投创意池中，与其它广告素材相比，在核心创意元素上具有显著独特性、非雷同化的广告内容。具体而言，平台系统会自动识别并排除两类创意——完全相同的创意和高度相似的创意，其余未被排除的创意即被判定为差异化创意，并自动进入平台的长期策略扶持范围，获得更大的展现机会与流量倾斜。如何理解“相同创意”与“相似创意”？根据平台规则，以下两种情况将...

如何通过创意建议功能优化创意，提升uc头条广告代理获量机会

在平台差异化创意扶持策略全面实施后，广告主在uc头条广告代理业务中面临着一个新的运营课题：如何有效管理因创意重复度过高而被挤压的广告内容，从而提升整体获量机会？针对这一需求，平台新增了“创意建议”功能及相关快捷筛选工具，帮助广告主快速定位问题创意并进行针对性优化。差异化创意的扶持机制与广告主的应对策略根据平台策略，凡是符合差异化标准的创意均会自动获得流量扶持，无需广告主进行额外操作。而广告主...

uc头条广告推广账户出价调整全攻略：模型学习与稳定跑量的核心策略

在uc头条广告推广的广告投放中，出价策略是影响广告效果的核心因素之一。合理的出价不仅能提升广告竞争力，还能帮助系统模型更快学习，实现稳定投放。尤其在uc头条广告推广这类效果导向的平台上，精细化的出价调整更是提升ROI的关键。以下结合uc头条广告推广的投放逻辑，总结出几条通用出价建议，帮助广告主更好应对实际投放中的各类情况。1. 深度转化出价必须高于转化出价在uc头条广告推广的双出价投放模式中...

全链路转化绑定对UC头条广告开户的关键价值与操作指南

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UC头条广告开户全攻略：账户预算与计划预算设置详解

在成功完成UC头条广告开户流程后，广告主面临的首要操作环节就是预算配置。合理的预算设置不仅是控制推广成本的基础保障，更是影响广告展现时长与推广效果的关键因素。对于刚完成UC头条广告开户的广告主而言，理解每日预算的基本概念、掌握账户与计划层级的预算设置方法，是开启有效广告投放的第一步。每日预算是广告主每天愿意为推广活动支付的最高费用限额。在UC头条广告开户后的投放系统中，当天的点击费用总额达到...

UC 头条广告：阿里系精准流量阵地，解锁移动端营销新增长

　　在信息流广告成为品牌获客核心渠道的当下，UC 头条广告凭借庞大的用户基数、精准的算法推荐和多元的展现形式，成为广告主抢占移动端流量的优选。无论是品牌曝光还是精准转化，UC 头条广告都能凭借独特优势，为不同行业客户打造高效营销解决方案，让每一次投放都精准触达目标用户。　　UC 头条广告依托 UC 浏览器超 5 亿用户体量，信息流日曝光量高达 40 亿，其中 35 岁以下年轻用户占比 83%...

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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。

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）。

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。

uc头条广告投放

controlnet 作用于 stable diffusion 网络示意图

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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