[SaaS] 广告创意中stable-diffusion的应用

深度对谈:广告创意领域中 AIGC 的应用这个领域非常快速发展,所以你应该保持好奇心,不断尝试新事物,不断挑战自己。icon-default.png?t=N7T8https://mp.weixin.qq.com/s/ux9iEABNois3y4wwyaDzAQ我对AIGC领域应用调研,除了MaaS服务之外,我会将大部分类似于广告创意应用、平台(鹿班、玲珑)等全部归结为SaaS服务,主要因为创意平台主要还是提供程序化的应用和服务。这篇文章对我的印象还挺深刻的,以往做木牛流马平台时,木牛平台虽然也有各种服务,但是当时刚出来工作,其实对Saas服务以及整体业务的理解很浅,到现在AIGC重构传统的创意平台时,稍微有一些理解。根据内容,目前在信息流中的主要应用模式还是:提示词->GPT->SD->组合。此外更广泛的stable diffusion应用可能还是生成原始素材。我看一些网上关于sd的应用大多还是在设计师侧,可以用webui去作图,主要是如何做出更好的设计图,但是在SaaS产品侧,肯定不能把webui搬上来。

1.大模型是如何被应用到广告创意中的

        广告创意是一种以营销传播为目的的多媒体内容,其主要目标是吸引目标用户,让用户完成行为转化,通常是与产品或服务相关的互动。品牌广告通常涉及明星代言的产品推广,信息流广告,也称为原生广告,信息流广告包括各种类型的宣传,如产品促销、电商促销和打折产品推广,此外,还覆盖了视频广告,例如事实热点内容、小说类内容等。        

        广告的生产方是大广告主,有特定的推广目标,旨在推广自己的产品或促使用户执行特定行为,增加日活,下单等,消费侧是大众。

        传统广告创意:信息流广告通常需要标配的是广告优化师和剪辑师的团队协作,一般情况下,一个广告优化师会搭配两个剪辑师,在传统的工作方式中,广告优化师通常会提供一些关键词或指导,然后剪辑师根据这些信息进行创作,创作完成后,这些素材将被交给投放师进行进一步的处理,这可能是一种自由创作的方式,也可能是有一些固定的输入输出模版。创意方向通常是基于广告优化师的过往经验来确定,然后传达给剪辑师。在信息流广告领域,主要关注的是最终的数据消耗,因为信息流广告多种多样,既包括了品牌广告等不同类型,多取决于广告主的需求,平台以数据为基础的来提供反馈。

        在木牛流马的信息流DPA中,我们提供了一品牌品类的系列id,系列id下绑定模版组id,模板组id可以实现动态的更新和删减,由业务方提供,使用DPA受限智能合成产生创意,并且提供了定制化的一些逻辑,使用创意优选来增加创意输出的效果。

        广告创意的特点:1.合规性;2.可耗尽的产品,一般只会被用户看到一次或者很少几次;3.广告的体量和消耗量非常庞大,如果一批创意的表现不佳,需要更换广告,重新探索人群。

        AIGC对广告创意的重构:1.推广小说类广告和视频类广告,视频类广告有其特点,通常需要涵盖实时热点,因为数据反馈表明实时热点可以更好的吸引用户的转化行为。如何收集和筛选实时热点由GPT完成,比如当天热门榜单的标题,需要对标题进行改写。2.设计音频和图文素材的版权上,原始资源不足,要为饿了么做广告,需要下沉式图片和视频,展示美食、夜市烧烤、炸鸡等,但是这些商业资源是有限的,如果需要成千上万张素材,收集成本很高,AIGC来生成素材。这一点在电商平台上也比较明显,但是目前做SaaS的产品倾向于端到端,而不至于做素材,但其实从创业平台来讲,素材非常重要。

        对改写的技术实现,精度要求不高,通常不需要深度定制,通过prompt engineering即可完成。按时按需生成广告创意,以满足不同需求。比如小说类广告,可能需要不同的画面质量、色彩搭配进而视觉效果。如果有这些先验,其实用程序化创意合成即可,而这些先验即是模版沉淀。

        在视频信息流广告生成领域,将话题引入,利用GPT改写,用stable diffusion生成图像,再生成音视频。小说信息流广告:选题根据小说内容,用GPT从小说中抽取,生成标题之后,需要考虑如何将它们和stable diffusion结合,之后,将标题与分镜扩写相匹配。通常,处理数据反馈时使用通用的prompt,但是像小儿书风格插画,社区中可能没有,就需要自行训练适合这种风格的lora模型,大概100张图片,用的sd的插件训练的。

        剧情式广告,目前AIGC还无法实现将文本直接转化为非常接近真实视频质量的广告创意,现在的形式更像呢些在抖音上看到的解说小说或漫画的视频,通过配音和幻灯片等形式呈现,它们包含剧情元素,就像小说中的情节一样,这个难度很大,例如,如果要生成一个10分钟的小说文本,可能需要配以30多张stable diffusion或midjourney图像,然后这些图像需要剪辑、混合,并和配音和字母配合,同时还需要考虑视频剪辑的方式,目前有自动化的技术。像十几张像ppt讲完一个故事的视频,效果并不好。

        PIKA LABS,提供一个提示,然后生成一张图片,并为这张图片添加一个两到三秒的动画效果。为这些图片配上一些文字,创作一个故事。

        目前采用GPT将中文翻译成英文,很多服务都是这么干的。

2.广告投放效果管理

        建立了一个程序化创意平台,但前提是有足够充足的高质量原始资源,是指那些在创意生成之前的图像、文本、音频和视频素材,因为这些广告可能需要满足一些审核要求,同时需要添加差异化的图层、广告标识以及文案。比如创作广告,可能需要输入1000张图像,生成1000张不同的广告创意图片。会将那些在广告搭配中成功的、获得良好数据反馈的模版存储下来。广告创意是一种消耗品,但它有自身的生命周期,比如中秋节,月饼相关的电商广告创意可能表现更好。

        一个成功的AIGC应用,先决条件是拥有垂直领域的高质量数据。

        目前,AIGC影响最大的是内容生产者,原始资源采集,用于商业用途的图像、文本和音视频,需要专业团队拍摄,成本很高。sd可以解决这个问题。

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