宣传片后期制作的包装要点

宣传片的后期制作至关重要,尤其是包装环节。创新的包装思路能吸引观众注意力,风格契合能提升整体美感,而与内容气势共鸣的包装则能增强吸引力。本文分享了如何通过创意包装、风格匹配和气势共鸣来提升宣传片后期制作的质量。

   后期制作是整个宣传片流程的最后一步,呈现的效果和后期制作有很大的关系。包装是为了提升画面视觉效果的,好的包装可以提升大众的吸引力。视频工厂为大家分享宣传片后期如何进行包装的。

  一、创意包装新思路

  任何行业都需要创新,宣传片制作也不例外,不需要千篇一律的包装思路,而需要创意新的包装方式。具有新意的包装会让人眼前一亮,具有十足的吸引力。宣传片后期制作中,一定要注意后期包装体现方式的创新,才能在老“片”常谈的制作中脱颖而出。

  二、风格的契合

  如果宣传片制作是一个人,那么包装便是他的衣装和衬托他的首饰。每个人都有适合他的衣服装扮,宣传片制作也同样如此。后期包装只有符合影视制作的风格,才能对整部片子的美感起到提升作用。一如人的衣装,减一分则太瘦,增一分则太肥。

  三、气势的共鸣

  宣传片制作主要是企业一种阶段性总结动态艺术化的展播方式,目的是展现企业独特的气质和魅力,突显企业的珍贵价值,因此宣传片后期制作包装的应该和影视制作的气势达成共鸣,衬托和点缀片子,在无形中为影视制作增添魅力。这样才能互相衬托,夺人眼目。

  宣传片后期制作的包装,一定要把握好上面三点,才能让宣传片后期制作包装更到位,让画面的视觉更“丰满”。如果您还有其他方面的疑问,可以和我们视频工厂沟通了解。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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