7.08.2023 Rynek medialny

Machine Learning (ML) czyli uczenie maszynowe w produkcji filmowej

Arkadiusz Murenia, www.wartoobejrzec.pl

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:

Zobacz artykuły na podobny temat:

Media regionalne - sukcesy i porażki

dr Lidia Pokrzycka, Katarzyna Bernat
W małym środowisku dziennikarze nie są ludźmi anonimowymi. To utrudnienia prowadzenie dziennikarstwa śledczego, ale pozwala szybciej zdobywać informacje.

Transmisje na żywo w 2018 roku będą warte 545 miliardów dolarów

Deloitte Polska
Raport Deloitte „Global TMT Predictions 2018” przewiduje, że do końca 2018 roku połowa dorosłych osób w krajach rozwiniętych będzie posiadać co najmniej dwie subskrypcje mediów w kanałach on-line, a do końca 2020 roku liczba ta wzrośnie do czterech.

PublBox. Wszystkie media społecznościowe w jednym miejscu

Krzysztof Fiedorek
Recenzja serwisu do planowania i publikowania postów na Facebooku, Twitterze, Instagramie, Pintereście, YouTube, LinkedIn i innych. Platforma przyda się wszystkim, prowadzącym działania w wielu social mediach i potrzebującym wsparcia w sprawnym zorganizowaniu pracy. [artykuł sponsorowany]

Uczniowie słuchają radia. Padł rekord w tej grupie wiekowej

Krzysztof Głowiński
W ostatnim kwartale 2011 roku zasięg dzienny radia wśród osób w wieku 15-19 lat wyniósł ponad 85 procent. To o blisko 4 punkty procentowe więcej, niż rok wcześniej.

Propaganda Rosji. Raport Debunk.org o skali dezinformacji Moskwy

BARD, PAP Mediaroom
W 2022 roku Federacja Rosyjska przekazała na mass media około 143 miliardy rubli (to równowartość 1,9 miliarda dolarów amerykańskich), czyli o 25% więcej niż zaplanowano. W obecnym roku na ten sektor w budżecie Kremla uchwalono 119,2 miliarda rubli (1,6 miliarda dolarów).

Fake news w Polsce i w Europie. Badanie Kantar Public

Bartłomiej Dwornik
Trzy czwarte Polaków przyznaje, że z fake newsami, czyli informacjami nieprawdziwymi lub zniekształcającymi rzeczywistość, spotyka się raz w tygodniu lub częściej. Tylko 14% ankietowanych uważa, że ten problem nie dotyczy ich w ogóle - wynika z opublikowanych przez Kantar Public wyników badania Eurobarometr.

Polscy telewidzowie to kibice sukcesu. Analiza Havas Media Group

Karolina Szaflarska
Najbardziej rozpoznawalnym Polakiem startującym na Igrzyskach Olimpijskich w Pjongczangu był Kamil Stoch, z ogromną przewagą nad drugą Justyną Kowalczyk. Trzy czwarte respondentów chętniej oglądałaby transmisje z igrzysk, gdyby Polacy osiągali w nich większe sukcesy.

więcej w dziale: Rynek medialny