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.
PRZERWA NA REKLAMĘ
Najnowsze w dziale Rynek medialny:
Social media, dziennikarstwo i reklama. Zaufanie do treści sponsorowanych
Krzysztof Fiedorek
Czy sponsorowane treści niszczą wiarygodność w mediach społecznościowych? Wyniki badań są bezlitosne. Zwykłym wpisom redakcyjnym ufamy 87,5 procentach. Kiedy materiał opłaca bank, wskaźnik spada do 20 procent. Młodzi odbiorcy stawiają znak równości między komercją a fałszem.
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.
Podobne artykuły:
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.
Media i millenialsi. Jak i co oglądają pokolenia Z i Y
Magdalena Gronert
Prawie trzy czwarte millenialsów stosuje binge-watching, czyli oglądanie serialu lub programu po kilka odcinków z rzędu lub cały sezon na raz. Co więcej, patrząc w ekran, średnio zajmują się jednocześnie czterema innymi rzeczami - wynika z badania „Digital Democracy Survey”, opublikowanego przez Deloitte.
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.
Wzruszyć, rozśmieszyć, pobujać. To od muzyki zależy czy polubisz reklamę
Bartłomiej Dwornik
Jak wywołać w odbiorcy reklamy takie emocje, na jakich nam zależy i jakie zaskakujące efekty może dać łamanie utartych schematów? Kiedy lepiej sprawdzi się muzyczny hit, kiedy dedykowany kompozytor, a nawet... jak wycisnąć łzy z oczu motorowodniaka? Rozmawiamy z Martą Dudziewicz, music supervisorem z firmy Sirens. I na wszystko mamy dowody oraz przykłady.





























