7.08.2023 Rynek medialny

Machine Learning (ML) czyli uczenie maszynowe w produkcji filmowej

Arkadiusz Murenia, www.wartoobejrzec.pl

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.

• 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.

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:

Najnowsze w dziale Rynek medialny:

Najbardziej wpływowe kobiety w polskim marketingu i biznesie

Arkadiusz Zbróg
Joanna Malinowska-Parzydło, Dagmara Pakulska, Natalia Hatalska, Anna Ledwoń-Blacha, Monika Smulewicz i Dominika Bucholc. Tak prezentuje się czołówka zestawienia najbardziej wpływowych kobiet marketingu i biznesu, opracowanego przez agencję Widoczni we współpracy z Instytutem Monitorowania Mediów (IMM).

Narażeni na dezinformację. Badanie fake newsów w social mediach

azk/ bst/ amac/
Aż 58 procent osób z pokolenia Z nie potrafi rozpoznać fake newsa w social mediach. Wśród osób powyżej 65. roku życia odsetek ten wynosi 29 procent - wynika z badania opublikowanego przez NASK i stowarzyszenie Praktycy.eu.

Radio w Polsce 2025. Raport Komitetu Badań Radiowych

Krzysztof Fiedorek
Radio przyciąga codziennie 17,3 miliona słuchaczy, którzy spędzają przy odbiornikach ponad cztery godziny. Co ciekawe, aż 86 procent czasu stacji słuchamy przez tradycyjne fale FM. Mimo cyfryzacji, internet stanowi jedynie 12,5 procent udziału w słuchalności.

Podobne artykuły:

Dogma mediów

Marek Miller
Dogma wzięła się z tęsknoty za jasnością kryteriów, za czytelnym oddzieleniem dobra od zła, prawdy od fałszu, sztuki dziennikarskiej od jej pozorów. [Źródło: Tygodnik Powszechny]

TikTok. Nowy język, nowy świat

dr Karol Jachymek
Użytkownicy TikToka zaczęli tworzyć swój własny kod językowy, który na dobre przeniknął do (pop)kultury. W sklepach wyprzedają się produkty, które są wykorzystywane w przepisach z TikToka, a w czasie wieców politycznych użytkownicy platformy potrafią się szybko umówić na protest. Jak aplikacja zmieniła nasze życie?

Radiowi fanatycy. Oto, kto słucha radia przez jedną trzecią doby

Bartłomiej Dwornik
Już co piąty słuchacz spędza ponad 8 godzin dziennie przy radioodbiorniku - wynika z danych badania Radio Track. Od początku roku takich zagorzałych radiosłuchaczy przybyło o 300 tysięcy.

Kim są użytkownicy ChatGPT? Analiza PSMM, Gemius i PBI

PSMM
Blisko 100 tysięcy publikacji na temat ChatGPT pojawiło się w polskojęzycznych mediach zaledwie kilka miesięcy po premierze rozwiązania na rynku. Najwięcej czasu na stronie firmy spędzają młode kobiety, a liczba polskich użytkowników ChatGPT w kwietniu 2023 osiągnęła prawie 3 miliony.

więcej w dziale: Rynek medialny