7.08.2023 Rynek medialny

Machine Learning (ML) czyli uczenie maszynowe w produkcji filmowej

Zastosowanie technologii Machine Learning (ML) w produkcji filmowej może mieć kluczowe znaczenie dla sukcesu filmu, zarówno pod względem artystycznym, jak i komercyjnym

Machine Learning (ML) ma coraz większe znaczenie we współczesnej kinematografii i przyczynia się do wielu innowacji w tej dziedzinie. Oto kilka przykładów, w jaki sposób Machine Learning wpływa na dzisiejszą produkcję filmową:

Efekty specjalne: technologie ML, czyli tzw. uczenia maszynowego pozwalają na tworzenie zaawansowanych i fotorealistycznych efektów specjalnych. Dzięki uczeniu maszynowemu możliwe jest generowanie realistycznych animacji, wizualizacji postaci czy pejzaży, które wcześniej wymagałyby dużo czasu i nakładów pracy. Uczenie
maszynowe pozwala skrócić i przyspieszyć proces tworzenia unikalnych efektów specjalnych, które w przeszłości byłyby trudne lub nawet niemożliwe do osiągnięcia. Innowacyjne efekty specjalne pozwalają z kolei na przyciągnięcie szerokiej widowni i zapewniają widzom niezapomniane wrażenia.
Animacja postaci: Algorytmy ML pozwalają na bardziej naturalne i autentyczne animowanie postaci. Uczenie maszynowe umożliwia analizę ruchu prawdziwych aktorów i odtworzenie go w postaci animowanej, co nadaje później realizmu postaciom w filmach animowanych czy fantasy.
Retusz i poprawki w postprodukcji: Machine Learning umożliwia automatyczne retuszowanie i poprawki w postprodukcji. Algorytmy ML mogą wykrywać i usuwać niechciane elementy z klatek filmu, poprawiać kolory czy optymalizować ostrość obrazu.

REKLAMA

Tworzenie napisów i tłumaczeń: współczesne systemy Machine Learning są coraz lepsze w automatycznym generowaniu napisów i tłumaczeń na podstawie dialogów w filmach. To ułatwia globalną dystrybucję filmów i zapewnia dostęp do treści różnym grupom widzów.
Analiza danych i badania rynku: technologie ML mogą pomóc w analizie danych dotyczących preferencji widzów, zachowań oglądających oraz analizie trendów rynkowych. To daje twórcom filmowym cenną wiedzę, która pozwala na lepsze dopasowanie treści do oczekiwań odbiorców. Dzięki analizie ogromnych ilości danych można lepiej zrozumieć preferencje widzów, co pozwala na bardziej ukierunkowane produkcje.
Personalizacja i rekomendacje: platformy streamingowe wykorzystują ML do personalizacji treści dla użytkowników, oferując rekomendacje filmów i seriali odpowiadających indywidualnym preferencjom i historii oglądania. Na podstawie analizy preferencji i zachowań użytkowników, platformy streamingowe mogą rekomendować filmy i seriale, które odpowiadają z dużą dokładnością indywidualnym upodobaniom widza, zwiększając tym samym szanse na sukces danego filmu czy serialu.
Optymalizacja produkcji: Machine Learning może być stosowany w optymalizacji procesów produkcyjnych i zarządzania budżetem. Przykładowo, analiza danych może pomóc w przewidywaniu kosztów produkcji, planowaniu harmonogramów czy identyfikacji potencjalnych problemów. Machine Learning może być również używany do analizy dużych zbiorów danych filmowych, co ułatwia podejmowanie decyzji dotyczących scenariusza, castingów, budżetu, marketingu itp.

REKLAMA

Współczesna kinematografia wykorzystuje Machine Learning na różne sposoby, aby zwiększyć jakość produkcji, zoptymalizować procesy twórcze i dostarczyć widzom nowych i fascynujących doświadczeń. Technologie ML pozwalają na osiąganie wcześniej trudnych do zrealizowania efektów specjalnych, automatyzację wielu zadań w postprodukcji oraz lepsze zrozumienie oczekiwań i preferencji widzów, co przyczynia się do tworzenia bardziej
atrakcyjnych i przyciągających uwagę filmów.

Ważne jest jednak, aby zrozumieć, że technologie ML są tylko jednymi z wielu elementów, które wpływają na sukces filmu. Inne kluczowe czynniki to reżyseria, scenariusz, montaż, aktorstwo i ogólna jakość produkcji. Jednak odpowiednie wykorzystanie możliwości i potencjału Machine Learning może znacząco podnieść jakość i atrakcyjność filmu, przyciągając większą widownię i osiągając tym samym sukces artystyczny i komercyjny.

Udostępnij znajomym:

PRZERWA NA REKLAMĘ

Zobacz artykuły na podobny temat:

Sztuczna inteligencja w mediach. Kiedy AI zastąpi dziennikarzy?

Y Dzięgielewski
Jednym z największych wyzwań w tworzeniu treści jest po prostu nieustanna kreatywność. Zazwyczaj to autor ustala „background” i strukturę tekstu, dostosowaną do wytycznych. Co więcej, musi też ten tekst napisać i oddać do korekty. Przy dwóch ostatnich czynnościach od niedawna pomoże nam AI.

Kim są czytelnicy. Zaangażowani, zachłanni czy dezerterzy?

TNS OBOP
W 2005 roku ponad połowa Polaków (54%) zamierzała regularniej i dokładniej czytać te czasopisma, które już zna, a 33% planowała zaglądać do większej liczby magazynów.

Propaganda w wolnej prasie

David Ross
Wywiad z Edem Hermanem, emerytowanym profesorem Wharton School na University of Pennsylvania, współautorem książki "Manufacturing Consent" ("Produkowanie zgody").

Sztuczna inteligencja JUŻ prześciga ludzi w kreatywności

Krzysztof Fiedorek
ChatGPT, model sztucznej inteligencji oparty na silniku GPT-4, osiągnął lepsze wyniki niż zdecydowana większość studentów w standardowym teście twórczego myślenia Torrance’a oceniającym kreatywność. Badanie przeprowadzili naukowcy z Uniwersytetu w Montanie.

Praca w mediach. Mamy więcej ogłoszeń w Reporterzy.info [LINK]

AUTOPROMOCJA Reporterzy.info
Dzięki współpracy z serwisem rekrutacyjnym Talent.com mocno wzbogaciła się baza publikowanych w Reporterzy.info ogłoszeń rekrutacyjnych. Zapraszamy do przeglądania aktualnych ofert pracy i praktyk w mediach i branży reklamowej z największych polskich miast.

Media w Polsce 2022. Jak Polacy oglądają, słuchają, czytają i sufrują

Krzysztof Fiedorek
Prawie dwa miliony Polaków, choć ma dostęp do telewizora, nie ogląda na nim telewizji. W przypadku radia analogiczna grupa to 8% posiadaczy radioodbiorników. Po drukowaną prasę sięga - choćby sporadycznie - 2/3 Polaków, a liczba internautów mobilnych jest o prawie 3 miliony większa, niż tych stacjonarnych.

Reklama w radiu. 2011 to wyjątkowo udany rok dla nadawców

Krzysztof Głowiński
Przychody reklamowe radia zwiększyły się w 2011 roku o 6,1 proc., ponad trzykrotnie bardziej niż urósł cały rynek reklamowy. Zwiększyła się też liczba reklamodawców, którzy zdecydowali się umieścić radio w swoich mediaplanach.