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.

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:

Aż 4,5 mln Polaków nigdy nie korzystało z internetu

Newseria Biznes
Pandemia uwydatniła problemy z wykluczeniem cyfrowym. Ma ono jednak nie tylko wymiar techniczny, związany z brakiem dostępu do urządzeń, oprogramowania czy sieci, ale i społeczny, związany z brakiem motywacji do korzystania z nowych technologii.

Influencerzy w Polsce okiem reklamodawców. Raport Reachablogger.pl

Paweł Usakowski
Nieco ponad 1/4 marketerów wstrzymało działania w obszarze influencer marketingu w czasie epidemii, ale jednocześnie prawie taki sam odsetek zamierza tego typu działania poszerzyć - wynika z badania „Koronawirus a rynek influencerów w Polsce”, przeprowadzonego w drugiej połowie kwietnia przez platformę REACHaBLOGGER.pl.

Radio to medium towarzyszące. Również internautom

Bartłomiej Dwornik
Radiu polscy internauci poświęcają niemal tyle samo czasu, co telewizji. Jak skrupulatnie wyliczyli analitycy Starcomu, średnio każdego dnia jest to 2 godziny i 44 minuty. Zaledwie 12 minut mniej, niż codzienny kontakt z telewizją.

Serwisy streamingowe. W Polsce szybko przybywa subskrybentów

RINF
W porównaniu z rokiem 2020, w roku 2021 o jedną piątą Polaków więcej deklaruje posiadanie subskrypcji abonamentowego dostępu do streamingu materiałów wideo - wynika z raportu Digital Consumer Trends 2021, opublikowanego przez firmę doradczą Deloitte.

Telewizje lokalne w Polsce 2023. Raport Krajowego Instytutu Mediów

Krzysztof Fiedorek
W ubiegłym roku średni łączny zasięg lokalnych stacji telewizyjnych wynosił 4,3 miliona widzów. Najchętniej miejscową telewizję oglądają mieszkańcy Wielkopolski, Śląska i Dolnego Śląska. Z raportu rocznego KIM wynika, że wśród widzów przeważają kobiety i osoby w wieku 65+.

Popularność treści gamingowych w polskim internecie. Badanie IQS

Karolina Kałużyńska
63% osób w badanej grupie graczy w wieku 9-55 ogląda przynajmniej jeden polski kanał gamingowy. To niemal 11 milionów osób z populacji graczy w Polsce szacowanej przez IQS w badaniu "Game Story" na 17 284 000 osób.

Międzynarodowy Dzień Sprzątania Świata. World Cleanup Day w Polsce

Reporterzy.info wspierają
Już 17 września odbędzie się kolejna edycja World Cleanup Day, czyli Międzynarodowego Dnia Sprzątania Świata. To wyjątkowy dzień w roku, gdy mieszkańcy całego świata sprzątają naturę w swoich krajach! Organizatorem akcji w Polsce zostało po raz kolejny Planet Heroes.