3、计算机生成图像网红营销:走向何方?

计算机生成图像网红营销:走向何方?

在当今数字化时代,计算机生成图像网红(CGII)逐渐崭露头角,引发了广泛的关注和讨论。本文将深入探讨CGII的相关内容,包括不同类型的虚拟形象、数字伦理问题,以及通过网络民族志研究得出的消费者态度和未来预测。

虚拟形象的类型

虚拟形象主要分为以下几种类型:
1. 简单化头像 :具有较低的形态真实感和行为真实感,既没有拟人化的外观,也缺乏智能。这种头像在一些轻松便捷的场景中可能会发挥作用,例如提供全天候的旅游信息。
2. 数字人类头像 :具有较高的形态真实感和行为真实感,通过高水平的认知、情感和社交智能为客户提供良好的体验,如Lil Miquela。

数字伦理问题

随着技术的飞速发展,法律往往难以跟上其步伐,导致标准化的道德准则缺失。CGII的出现引发了一系列关于真实性、可信度和透明度的问题。从道德角度来看,CGII应该在其简介中告知粉丝自己是机器人。有研究表明,41%访问CGII资料的人并未注意到他们不是真实的人类。此外,CGII大多呈现出刻板的理想身材和美丽标准,可能会进一步加剧社交媒体对人们自我形象和自尊心的负面影响,导致抑郁、过度运动、饮食失调等问题。

研究方法:网络民族志

网络民族志是一种适应计算机媒介通信环境的定性研究方法,它将民族志研究技术应用于研究新兴的文化和社区。与传统民族志相比,网络民族志成本更低、耗时更少,且研究者可以在不与社区成员互动的情况下进行观察。然而,它也存在一些局限性,例如难以获取参与者的人口统计信息,以及研究技术的道德准则存在疑问。

提供了基于BP(Back Propagation)神经络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经络:模型中集成了BP神经络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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