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过程中若出现瑕疵，还需反复调整提示词以优化效果。但人工智能生成的画面具有一定随机性，被行业戏称为“抽卡”，可能尝试多次才能获得一次满意的结果。因此，人工智能看似简化了制作流程，实则仍需投入大量的精力与计算资源。
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从长远视角审视，以往，传统预检工具依赖小范围消费者调研，样本偏差、问卷设计缺陷、受访者表述失真等问题长期影响测试结果的参考价值。而AI模型的长处恰恰在于，它基于对海量广告内容的学习与模型训练，对注意力与情感反应的模拟更具规律性与可复现性，能在相当程度上降低人为调研的随机误差。
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