人工智能生成内容（AIGC）在广告创意中的应用与案例分析

import openai
 
 
 
# 定义生成广告文案的函数
def generate_ad_copy(prompt):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-004",
        prompt=prompt,
        max_tokens=100,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.7,
    )
    return response.choices[0].text.strip()
 
# 输入广告文案的提示语
prompt = "为一家新开的咖啡店写一段广告文案，突出其独特的咖啡豆和舒适的氛围。"
 
# 生成广告文案
ad_copy = generate_ad_copy(prompt)
print("生成的广告文案：", ad_copy)

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import torch
import torchvision
from torchvision.utils import save_image
from torchvision import transforms
from gan_model import Generator  # 假设已经训练好的GAN模型
 
# 加载预训练的GAN生成器
generator = Generator()
generator.load_state_dict(torch.load("generator.pth"))
generator.eval()
 
# 定义输入噪声的函数
def generate_noise(batch_size, noise_dim):
    return torch.randn(batch_size, noise_dim, 1, 1)
 
# 生成广告图像
noise = generate_noise(1, 100)
with torch.no_grad():
    fake_images = generator(noise)
    save_image(fake_images, "ad_image.png", normalize=True)

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import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
 
# 加载用户行为数据
data = pd.read_csv("user_behavior.csv")
 
# 数据预处理
X = data.drop(columns=["clicked"])
y = data["clicked"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
 
# 训练随机森林分类器
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
 
# 评估模型性能
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("广告点击率预测准确率：", accuracy)

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from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
 
# 加载预训练的GPT-2模型和分词器
model_name = "gpt2"
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
 
# 定义生成个性化广告文案的函数
def generate_personalized_ad(prompt, max_length=100):
    inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(inputs, max_length=max_length, num_return_sequences=1, temperature=0.7)
    ad_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return ad_text
 
# 输入个性化广告文案的提示语
prompt = "为一个喜欢运动和健康生活方式的年轻人写一段广告文案，推荐一款高蛋白饮料。"
 
# 生成个性化广告文案
personalized_ad = generate_personalized_ad(prompt)
print("生成的个性化广告文案：", personalized_ad)

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import cv2
import numpy as np
from gan_rnn_model import VideoGenerator  # 假设已经训练好的视频生成模型
 
# 加载预训练的视频生成器
video_generator = VideoGenerator()
video_generator.load_state_dict(torch.load("video_generator.pth"))
video_generator.eval()
 
# 定义输入噪声的函数
def generate_video_noise(batch_size, noise_dim, sequence_length):
    return torch.randn(batch_size, sequence_length, noise_dim)
 
# 生成广告视频
noise = generate_video_noise(1, 100, 16)  # 生成16帧的噪声序列
with torch.no_grad():
    fake_video = video_generator(noise).numpy()
 
# 保存生成的视频
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('ad_video.avi', fourcc, 4.0, (64, 64))
 
for frame in fake_video[0]:
    frame = ((frame + 1) * 127.5).astype(np.uint8)  # 转换到[0, 255]范围
    out.write(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR))
 
out.release()

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