阿里云助力安热沙GenAI“涂鸦挑战”活动

简介: 资生堂旗下防晒品牌安热沙与阿里云合作,推出“Anessa Doodle Challenge”项目,试水中国。该项目利用阿里云AI技术驱动社交营销,增强与Z世代消费者的互动。消费者可在天猫和微信平台的安热沙旗舰店进行AIGC涂鸦体验,作品展示在画廊中,鼓励分享和互动。活动已吸引数千人参与,共创近200幅作品。资生堂安热沙全球品牌部副总裁Kana Kadotani表示,此合作将提升品牌价值并推动创新。


近日,资生堂旗下的防晒品牌安热沙与阿里云展开深度合作,在亚太地区创新地推出了“Anessa Doodle Challenge”项目,并率先在中国启动试点计划。此次合作借助阿里云的人工智能技术驱动社交营销模式的创新,进一步深化品牌与Z世代消费者的交流。




活动期间,消费者可以在天猫及微信平台的安热沙官方旗舰店体验AIGC的独特魅力。参与者在安热沙徽标一侧挥洒个性涂鸦,通义万相即可将这些原创涂鸦转化为独特的个人艺术作品。作品同时在安热沙涂鸦画廊上公开展示,供用户品鉴、点赞、评论和分享,营造出充满活力与互动性的美学空间。


自启幕以来,“Anessa Doodle Challenge”活动反响热烈,成功吸引了数千名消费者热情投入其中,共同创作并分享了近200幅作品于AI作品画廊上。


image.png


资生堂安热沙全球品牌部副总裁 Kana Kadotani表示:“我们深感荣幸能为安热沙开启这场革新性的互动体验之旅。我们期待借助阿里云人工智能的颠覆性力量,通过融合消费者的创意表达与品牌内涵,拓宽品牌认知与参与边界。”他强调,“我们坚信与阿里云的合作将会以全新的维度提升我们的品牌价值,并推动我们持续在创新领域的探索。

目录
相关文章
|
人工智能 搜索推荐 云栖大会
解密!通义智文-你的AI阅读助手!
通义智文是基于通义大模型的AI阅读助手,网页阅读、论文阅读、图书阅读和自由阅读,用AI帮你读得多、读得快、读得懂。 通过文档场景化阅读、结构化导读、给我灵感、多文档处理等亮点功能和文档智能大小模型协同的核心技术。让AI帮你更准确,更深入,更专业的读懂文档,沉淀专属知识资产。 产品已于2023年10月31日在云栖大会正式对外发布,现免费公测全面开放。
2753 1
解密!通义智文-你的AI阅读助手!
真正解决办法:FTP 执行命令时500 Illegal PORT command
真正解决办法:FTP 执行命令时500 Illegal PORT command
3329 0
|
9月前
|
算法 搜索推荐 Java
算法系列之分治算法
分治算法(Divide and Conquer)是一种解决复杂问题的非常实用的策略,广泛应用于计算机科学中的各个领域。它的核心思想是将一个复杂的问题分解成若干个相同或相似的子问题,递归地解决这些子问题,然后将子问题的解合并,最终得到原问题的解。分治算法的典型应用包括归并排序、快速排序、二分查找等。
323 72
 算法系列之分治算法
|
人工智能 监控 Cloud Native
【涂鸦即艺术】基于云应用开发平台 CAP 部署 AI 实时生图绘板
本实验介绍如何使用阿里云的云原生应用开发平台CAP、函数计算FC和日志服务SLS,三步创建AI实时绘画平台。
【涂鸦即艺术】基于云应用开发平台 CAP 部署 AI 实时生图绘板
|
人工智能 弹性计算 API
通义万相AI绘画创作体验评测
从使用者的角度解读通义万相AI绘画创作方案的优与劣
11510 12
|
弹性计算 人工智能 自然语言处理
通义万相AIGC快速生成图像体验测评
通义万相AI绘画创作部署与体验。
|
10月前
|
人工智能 自然语言处理 算法
通义智文:文档应用赋能千行百业
通义智文是阿里巴巴推出的大规模文档处理技术体系,旨在提升生产力效率。最初作为阅读工具发布,现已发展为涵盖文档解析、理解、生成等多方面的技术平台。通义智文支持超长文档处理、多模态文本解析,并在法律、教育等领域提供专业服务。其创新算法如VGT版面分析和Layout-LM多模态模型,显著提升了文档处理精度。应用场景包括PPT创作、故事绘本生成及法律文书审查等,赋能千行百业。
|
存储 数据采集 安全
客户管理CRM系统排行:使用最广泛的5款测评
在数字化时代,CRM系统成为企业提升销售效率、优化客户体验和增强竞争力的重要工具。本文综合评测了市场上五款广泛使用的CRM系统:销售易、天衣云、简道云、红圈和金蝶云之家,从推荐理由、产品功能、优势特色到适用企业,为读者提供全面参考。这些系统各具特色,企业应根据自身需求选择合适的CRM系统,以提升运营效率和客户满意度。
|
数据采集 人工智能 自然语言处理
AI战略丨赋能更好的教育,大模型应用再提效
采用成熟厂商的解决方案,不仅仅是因为过硬的技术,还有对客户业务的理解,以及顺畅的沟通和服务能力。
|
达摩院 BI 索引
切割问题【数学规划的应用(含代码)】阿里达摩院MindOpt
本文主要讲述了使用MindOpt工具对切割问题进行优化的过程与实践。切割问题是指从一维原材料(如木材、钢材等)中切割出特定长度的零件以满足不同需求,同时尽可能减少浪费的成本。文章通过实例详细介绍了如何使用MindOpt云上建模求解平台及其配套的MindOpt APL建模语言来解决此类问题,包括数学建模、代码实现、求解过程及结果分析等内容。此外,还讨论了一维切割问题的应用场景,并对其进行了扩展,探讨了更复杂的二维和三维切割问题。通过本文的学习,读者能够掌握利用MindOpt工具解决实际切割问题的方法和技术。