2023年5月10日，銷博特發布情緒抽象畫工具創意畫廊2.0版本，該新版本將“康定斯基模型”抽象畫模型、與文本情緒分類以及風格創作相融合，用戶輸入文本即可在1分鐘內生成情緒畫作，實現文本到圖片情緒（Text2Image-Emotion）的動態生成。該Text2Image-Emotion技術，還將在AI創意海報、品牌互動、私域運營等多個營銷場景與之前推出的AutoSlogan進行聯動，讓品牌更具感召力，營銷傳播更加生動、多樣和有趣。

2022年11月，創意畫廊1.0版本發布以來，平臺通過小藍博和AI蕭創作小程序收集到數萬張用戶的“畫作”，與之前的圖片集情緒標簽進行匹配，建立了一個新的圖片情緒標簽數據集。使用該數據集，建立文本與圖片情緒的關系以及圖片情緒與創作風格之間的關系，進行深度學習，對這些關聯關系、特征、風格進行分析和重組，使AI能夠分析文本產生的情緒，最終通過繪畫藝術規律生成體現該情緒的圖片。

使用Text2Image-Emotion技術的創意畫廊2.0版本，具有更快的速度、更多元的風格以及豐富的情緒表達力，生成具有獨特創意和情緒美感的畫作。

(資料圖)

圖一：火山（油畫風格）

圖二：玫瑰（水彩風格）

圖三：露營（星空風格）

圖四：向日葵（立體主義）

在營銷行業，有觀點認為“賣產品更好的方式是賣情緒”，80%的購買是基于“感性的情緒”而不是“理性的邏輯”。營銷的核心目的是讓用戶產生改變，而要產生改變，就應該激發用戶“喚醒度高”的情緒。

研究表明，情緒畫作更能激發用戶的內心情緒感受。圖片比文本的情感更深入人心，而富有情緒的圖片給能給受眾帶來認知上的共鳴，更適合于情緒類型的營銷，以實現在營銷多場景中的“一意多態”。由此而見，品牌若恰當運用多場景中情緒元素進行營銷，將會很快地拉近品牌與消費者之間的距離，并建立情緒共鳴，進而實現共情。

Text2Image-Emotion技術應用到品牌營銷傳播中，具有廣泛的領域，如與AutoSlogan聯動動態生成品牌傳播的圖和文，傳遞品牌情感；基于用戶文本而動態生成的情緒圖片及視頻，可以將情感意識帶入人工智能應用如聊天機器人的營銷互動和對話式營銷客服中。

銷博特結合自身能力特點，將AIGC能力定位于從文本到圖片的情緒表達，讓品牌更具感召力。隨著創意畫廊2.0應用的推廣，Text2Image-Emotion技術也將更加的成熟完善，其將承載行為心理學理論更貼切的植入到AI廣告營銷內容創作中來，這會使AIGC更具定制化、性格化和情感化，進一步完善情感營銷體驗。

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