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小红书一篇笔记火了会带动(小红书点赞多少可以上热搜)

小红书一篇笔记火了会带动

小红书一篇笔记火了会带动

在如今信息爆炸的时代,人们越来越依赖各种社交媒体来获取信息和交流。而在这个众多的社交平台中,小红书可谓是一个备受瞩目的存在。它不仅是一个分享生活、美妆、时尚等内容的平台,更是一个可以让用户通过笔记的形式进行产品推广的渠道。那么,小红书一篇笔记火了会带动什么呢?下面就让我们一起来了解一下。

小红书一篇笔记火了会带动产品的销量。小红书作为一个社交电商平台,用户可以通过发布笔记来分享自己使用过的好物,而这些笔记往往会得到其他用户的关注和点赞。当一篇笔记受到广大用户的喜爱和关注时,它的点击量和评论量也会大幅度增加,这就为产品的宣传和推广提供了强大的助力。很多品牌和商家都会选择在小红书上开设官方账号,通过发布高质量的笔记来吸引用户的注意力,进而提高产品的曝光率和销售量。

小红书一篇笔记火了会带动品牌的影响力。小红书上有很多知名的博主和KOL(KeyOpinionLeader),他们拥有大量的粉丝和影响力。当这些博主或KOL发布了一篇关于某个品牌或产品的笔记时,这篇笔记往往会迅速传播开来,引起用户的广泛关注和讨论。这样一来,品牌的影响力就会得到极大的提升,用户对品牌的认知度和好感度也会随之增加。品牌可以利用这个机会来进行品牌推广,提高品牌的知名度和美誉度。

小红书一篇笔记火了还会带动用户的购买欲望。小红书上的笔记往往包含了丰富的产品信息和使用心得,用户可以通过阅读笔记来了解产品的特点和效果。当一篇笔记受到用户的喜爱和认可时,用户会对产品产生浓厚的兴趣和购买欲望。他们会主动搜索产品并进行购买,从而带动产品的销售和利润。对于品牌来说,这是一个很好的机会,可以通过小红书上的笔记来引导用户进行购买,提高产品的销售额。

小红书开源「InstantID」效果炸裂,被YannLeCun点赞,迅速蹿上Github热榜

机器之心

2024-02-0112:38:49发布于北京机器之心官方账号

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机器之心编辑部

只需一张照片,整个过程无需训练LoRA模型,多风格AI写真即刻呈现!

最近,有一群来自小红书的95后神秘团队,自称InstantX,搞了个大动作——开源「InstantID」项目。InstantID凭借着高质量的图像生成能力,在开源界掀起了一股热潮:不仅获得了众多技术大佬的点赞,更是在GitHub热榜上迅速飙升,成为焦点。
这个「出片神器」,让用户只需上传一张照片,就能轻松定制出多种风格的AI写真。


对,你没看错。如图左侧所示,与之前爆火的妙鸭相机至少需要上传20张照片不同的是,InstantID只需一张自拍,不依赖模型训练,不需要等待,瞬间变身。
无论是古典油画的优雅,炫酷的赛博朋克,或是3D雕像的立体感,只要是你喜欢的风格,InstantID都能轻松驾驭。
它不仅风格多样,还能在保持人物面部高保真的同时,无需模型训练,实现秒级出图,效率大幅提升。
InstantID目前位列HuggingFaceSpaceTrending榜首,许多小伙伴玩得不亦乐乎~
比如,把马斯克送上了火星。


让蒙娜丽莎拍「樱花写真」,微笑依旧很神秘。


甚至可以让语文课本中的杜甫从二维变三维,穿越到现代变身「帅大叔」。


图灵奖得主YannLeCun,化身多种动漫人物,你猜出了几个角色?


就连YannLeCun本人也点赞转发,调侃自己的「钢铁侠」衣服在哪里。


在个性化图像合成领域,实现强烈风格化写真的同时保持面部高保真度,一直是个挑战。
从效果上看,InstantID做到了。那它背后运用了哪些方法,有什么独到之处吗?


回顾过去,尽管TextualInversion、DreamBooth和LoRAs等技术已经取得了重大进展。但它们在实际应用中仍受限于高存储需求、耗时的微调过程以及对多张参考图像的依赖。相比之下,现有基于ID嵌入的方法虽然只需一次前向推理,但也面临不小挑战:要么需要对大量模型参数进行广泛的微调,要么与社区预训练模型不兼容,要么无法保持高真实性。
InstantID的出现,打破了这些局限。小红书InstantX团队公开了论文《InstantID:Zero-shotIdentity-PreservingGenerationinSeconds》和推理代码,他们表示:InstantID巧妙地避免了对文生图模型UNet部分的训练,仅通过训练一个轻量级的可插拔模块,实现了在推理过程中无需test-timetuning,同时保持了文本控制的灵活性,确保了面部特征的高保真度。

如图所示,InstantID的工作原理可分为三个关键部分:
  • IDEmbedding:团队利用预训练的面部识别模型代替CLIP来提取语义人脸特征,并使用可训练的投影层,将这些特征映射到文本特征空间,形成FaceEmbedding,具有丰富的语义信息,包括如面部特征、表情、年龄等,为后续的图像生成提供了坚实的基础。
  • ImageAdapter:引入一个轻量级的适配模块,将提取的身份信息与文本提示结合起来。这个模块通过解耦的交叉注意力机制,使得图像和文本能够独立地影响生成过程,从而在保持身份信息的同时,允许用户对图像风格进行精细控制,实现「双赢」。
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