图片制作 #AI的应用#实操
DeepSeek 在广告创意中，图片创意上是非常卓越的细致精确。它能生成如“探索者”般的沉浸式叙事，以深海探险隐喻产品价值，或通过“创造者的灵感”故事传递品牌理念，实现情感共鸣与商业目标的融合。
举例：大大怪粉饼。
生成创意场景图片提示词文案。
具体操作：
——DeepSeek 按「深度思考」变成蓝色，在下面对话框输入：大大怪粉饼。按⬆️形成内容如下：---
**「大大怪系列粉饼」广告文案**
**——怪兽级控油力，封印你的脱妆焦虑！**
---
### **【主标题】**
**“油光？浮粉？统统退散！大大怪出动，一键磨皮到午夜！”**
---
### **【核心卖点】**
**超能定妆力**
「怪兽级硅石网」锁住油脂，12小时持妆封印，口罩蹭不掉、火锅熏不化！
**隐形毛孔黑科技**
纳米级柔焦粒子，原地填平坑洼肌，自拍直接关美颜！
**社恐友好设计**
磁吸补妆镜+迷你怪兽爪粉扑，地铁掏出来全车行注目礼！
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### **【场景化攻击】**
**早八人通勤**
“追公交跑出三公里，同事以为你刚做完半永久雾面妆！”
**社畜加班夜**
“老板骂到第8遍，粉饼一压，脸上依然写着‘情绪稳定’。”
**约会小心机**
“接吻距离也扛得住，他说你皮肤像奶盖，你说这是大大怪的魔法✨”
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### **【病毒式Slogan】**
**“底妆卷不动了？召唤大大怪，秒变反光板杀手！”**
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### **【成分梗营销】**
**“怪兽级成分表”**
- **「空气膜科技」**：NASA宇航服同源控温技术
- **「绿巨蘑提取物」**（虚构梗）：实验室养出的超强吸油真菌
*（实际含茶树油+玻尿酸，敏感肌请放心食用）*
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### **【用户证言】**
**油痘肌学生党**：
“以前下午脸能煎蛋，现在图书馆闭馆我还在发光！”
**996程序员**：
“代码bug改不完，但我的妆面永远0 error 0 warning√”
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### **【限时召唤礼】**
**首发期下单即赠**：
「怪兽训练营」限定周边：
- 暴躁小粉扑挂件（可揪耳朵发泄）
- “别碰我粉饼”亚克力桌面立牌
- 持妆倒计时手机壁纸（附带脱妆警报表情包）
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**“做人类太累？
至少让底妆替你开挂！”**
**——大大怪粉饼，专治各种不服帖**
---
**点击召唤你的定妆守护兽**
（评论区晒单解锁隐藏款“摆烂怪兽”贴纸）
---
**# 心机提示**：
广告植入时可搭配「油皮vs干皮怪兽」人设小剧场，或与游戏/二次元IP联名，强化“怪萌”记忆点！
复制以上内容。
转到豆包首页找到＼AI生图＼。点进。下方对话框输入：
将在DeepSeek复制的创意场景提示内容粘贴。按⬆️形成图片。不满意可以再按图片下方再次生成。可以重复操作。
——保存下载到相册。完成✅
手机版豆包App到应用市场或者游览器下载。
补充说明：DeepSeek与豆包的协同互补关系。
以下是DeepSeek与豆包在手机App中协同互补的典型应用场景及具体案例：
一、健康管理类App：运动数据驱动的个性化激励
场景：某健身App需通过数据洞察提升用户运动频次，并通过内容激励降低流失率。
协同机制：
1. 数据采集与深度分析（DeepSeek）
- 连接智能手环、体脂秤等设备，实时采集用户运动时长、心率变异性（HRV）、睡眠质量等30+维度数据。
- 运用DeepSeek的时序预测模型，识别用户运动疲劳周期（如每周三肌肉恢复效率下降23%），并生成「运动强度建议曲线」。
- 构建用户健康画像，例如识别出「久坐办公室人群」的运动偏好：高强度间歇训练（HIIT）占比达68%，但核心肌群训练不足。
2. 内容生成与情感化交互（豆包）
- 调用豆包的「运动激励」模块，输入指令：
"根据用户今日运动数据（消耗420卡路里，HRV提升15%），生成3条个性化打卡文案，要求：
① 结合用户偏好的HIIT训练
② 融入职场场景（如「开会前10分钟完成晨间训练」）
③ 包含动态emoji和话题标签"
- 豆包生成差异化方案：
【效率导向型】
" 晨间HIIT打卡成功！420大卡已燃烧，相当于多完成3个PPT汇报的能量消耗！#职场健身 #高效生活"
【情感共鸣型】
" 心率变异性提升15%，今天的你比昨天更抗压啦！午间会议记得挺直腰板哦～"
3. 闭环优化与隐私保护
- DeepSeek分析文案点击数据，发现含「职场场景」的文案CTR（点击率）高出平均值28%，建议优先推送该类内容。
- 采用HarmonyOS隐私保护方案，对用户生物识别数据进行加密存储，并通过模糊定位技术减少位置信息采集。
价值提升：
- 用户留存：结合数据与内容的双重驱动，30日留存率从52%提升至67%。
- 体验升级：用户日均使用时长增加18分钟，个性化内容互动率提升45%。
二、教育类App：学情分析与学习路径优化
场景：某K12在线教育App需通过数据驱动个性化学习，并提升家长参与度。
协同流程：
1. 学习数据挖掘（DeepSeek）
- 整合学生答题数据（正确率、答题时长）、课堂互动记录（发言次数、提问类型）等，构建多维度学情画像。
- 运用DeepSeek的知识图谱技术，识别学生知识漏洞（如数学「函数图像」模块正确率仅45%），并生成「薄弱点强化计划」。
- 预测学生学习效率峰值时段（如发现78%用户在19:00-21:00专注力最佳）。
2. 多模态内容生成（豆包）
- 分屏调用豆包的「学科辅导」模块，输入指令：
"针对初二学生的函数图像薄弱点，生成：
① 1个趣味动画脚本（30秒）
② 3道分层练习题（基础/进阶/挑战）
③ 家长沟通话术（含数据可视化建议）"
- 豆包输出：
【动画脚本】
" 小Q的数学冒险：当函数图像遇到游乐园过山车..."（结合生活场景降低理解门槛）
【家长话术】
"王女士您好，小明本周函数图像正确率提升至58%（环比+13%），建议通过以下可视化图表与孩子一起分析进步点→"
3. 家校协同与合规保障
- DeepSeek生成的学情报告自动同步至家长端，豆包生成的沟通话术包含数据解读与互动建议，家长参与度提升62%。
- 采用联邦学习技术，确保学生数据在本地处理，符合《个人信息保护法》要求。
实际效果：
- 学习效率：学生平均提分周期缩短23%，薄弱知识点掌握率从45%提升至71%。
- 家长满意度：家长对教学透明度的评分从3.2分（5分制）提升至4.1分。
三、电商类App：用户行为预测与实时营销
场景：某跨境电商App需通过数据优化推荐策略，并提升促销内容转化率。
协同架构：
1. 行为数据分析（DeepSeek）
- 实时分析用户浏览轨迹、加购行为、历史订单等数据，运用DeepSeek的Transformer模型预测「潜在购买概率」（如某用户对智能手表的购买概率达89%）。
- 识别高价值用户特征：近30天浏览3C产品≥5次、客单价＞2000元、地域为一线城市。
2. 动态内容生成（豆包）
- 触发「实时营销」机制时，豆包根据用户画像生成个性化文案：
【高概率用户】
" 您关注的智能手表降价15%！立即抢购→（含产品对比图+限时优惠倒计时）"
【犹豫型用户】
"⌛ 已有123位用户加入购物车，点击解锁专属赠品→（附使用场景短视频）"
3. A/B测试与隐私合规
- DeepSeek模拟不同文案版本的CTR（点击率），最优方案预计提升转化18%。
- 通过OAuth2.0授权机制，确保用户数据在传输过程中的安全性。
商业价值：
- 转化率：实时营销内容使高价值用户转化率提升27%，客单价增加19%。
- ROI优化：广告投放成本降低14%，营销活动ROI提升至1:8.2。
四、协同技术架构与合规设计
1. API集成方案
- 通过豆包API调用DeepSeek的数据分析接口，实现「数据采集-分析-内容生成」的自动化流转。例如，电商App通过Webhook接收用户行为数据，调用DeepSeek分析后，豆包实时生成推荐文案。
- 采用RESTful API架构，支持多语言调用（如Java、Python），响应时间控制在200ms以内。
2. 隐私保护机制
- 数据最小化：仅采集与业务功能直接相关的数据（如健康App仅申请运动权限）。
- 动态授权：敏感权限（如位置信息）采用模糊定位技术，仅在必要时申请。
- 加密传输：通过TLS 1.3协议确保数据在传输过程中的安全性。
3. 界面交互设计
- 数据可视化与内容融合：在健身App中，DeepSeek生成的运动报告以动态图表展示，豆包生成的激励文案悬浮于图表上方，用户滑动图表时自动切换对应内容。
- 智能交互：教育App中，豆包生成的练习题与DeepSeek的知识点分析联动，用户答错时自动推送针对性讲解视频。
五、协同价值总结
表格
维度 DeepSeek 核心价值 豆包 核心价值 协同增益
数据深度 复杂模型分析（如时序预测、知识图谱） 基础数据采集（如用户输入、行为日志） 数据驱动内容生成，内容优化反哺数据策略，形成闭环
内容广度 结构化数据输出（如报告、图表） 多模态内容创作（文案、视频、图片） 从「数据洞察」到「用户触达」的全链路覆盖
用户体验 精准推荐（如个性化学习路径） 情感化交互（如激励文案、语音提醒） 理性数据与感性内容结合，提升用户粘性与参与度
合规保障 数据加密与隐私计算 合规内容生成（如家长沟通话术） 技术手段与内容设计双重保障，满足《个人信息保护法》等法规要求
DeepSeek与豆包的协同不仅实现了「数据分析-内容生成」的自动化流程，更通过技术互补与场景化设计，为手机App带来效率提升、体验升级与合规保障的三重价值。
这种协同模式尤其适用于健康、教育、电商等对数据依赖度高且需高频内容交互的领域。
AI生AI∞炼图手绘
先用成品建筑摄影，和MJ生成意向风格的表现,作为垫图，利用AI建筑软件:类似SD亦或suapp灵感渲染等。
在AI绘画中，MJ（MidJourney）和SD（Stable Diffusion）穿插垫图生图 是一种结合两者优势的高效工作流。以下是关键技巧分析：
一. 核心思路
垫图（Image Prompting） ：以一张现有图片为基础，让AI在其风格/构图基础上生成新内容。穿插使用 ：利用MJ的强风格化与SD的精细控制互补，例如：MJ ：快速生成高质量概念图/风格参考（尤其适合抽象、艺术化效果）。SD ：通过ControlNet、LoRA等工具细化细节（如精准控制姿势、透视）。二. 操作技巧
MJ生成垫图 ：用简短提示词在MG中生成风格明确的草图 （如/imagine prompt: cyberpunk cityscape, neon lights, vibrant colors --v 6）。选择构图/色调满意的输出，下载为垫图。SD细化 ：将MJ垫图导入SD的ControlNet （推荐Preprocessor：tile_resample保持整体结构）。同步添加细节提示词（如intricate wiring, rain puddles reflections）并调整去噪强度（0.3-0.6平衡保留与修改）。使用LoRA增强局部。三. 参数优化
去噪强度 （SD）：高值（0.7+）彻底重绘，低值（0.2-0.4）微调MG垫图。ControlNet模型选择 ：canny保留边缘，depth维持空间层次。MJ版本差异 ：V6对垫图响应更精准，V7暂未实现对比。四. 常见问题解决
风格冲突 ：MJ垫图过于强烈时，在SD中降低CFG Scale（如5-7）并增加与垫图相关的提示词权重。细节丢失 ：在SD中使用UltraSharp等高清修复模型，或分区域局部重绘。版权风险 ：商用前确保MJ垫图为自生成或合规素材。五. 进阶组合
混合工作流 ：MJ生成角色设计 → SD+OpenPose调整动作 → MJ二次渲染背景。SD生成线稿 → MJ上色 → SD添加光影特效。通过灵活切换工具，既能保留MJ的“惊艳感”，又能利用SD实现精准控制，适合概念设计、插画等场景。实际效果需多次调试参数，生成上图。
#设计效果图##灵感渲染##ai建筑效果图##头条首发大赛#
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