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.

Reporterzy.info polecają. Posłuchaj słowiańskich legend:

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:

Dziennikarstwo w erze AI. Dlaczego odbiorcy wolą ludzi od maszyn

Krzysztof Fiedorek
Tylko 12% ludzi akceptuje wiadomości tworzone wyłącznie przez AI, a aż 62% woli te pisane przez ludzi. Jednocześnie tylko 19% zauważa oznaczenia wskazujące na użycie sztucznej inteligencji, a młodzi odbiorcy proszą AI, żeby... wytłumaczyła im treść informacji. To wnioski z raportu Reuters Institute na temat sztucznej inteligencji w mediach.

Dlaczego wierzymy w fejki? Nauka odsłania psychologię wirali

Krzysztof Petelczyc
Wirale, takie jak fałszywe obrazy komety 3I/ATLAS, pokazują, jak emocje i prestiż źródła potrafią przebić dowód. Zespoły z Politechniki Warszawskiej, UJ i SWPS opisują mechanizmy polaryzacji opinii oraz skuteczność treningów rozpoznawania manipulacji.

Dziennikarstwo śledcze w Europie. Redakcje mierzą się z presją

KFi, Newseria
Przedstawiciele mediów i polityki wskazują na trudną sytuację dziennikarstwa śledczego w Europie. Redakcje informacyjne niechętnie inwestują w ten segment z uwagi na wysokie koszty i duży nakład czasu oraz pracy. Przede wszystkim obawiają się jednak postępowań sądowych.

Podobne artykuły:

Fake news i dezinformacja. Reuters zbadał ich zasięg i wpływ

Bartłomiej Dwornik
Czy problem tak zwanych fake news jest demonizowany? Z badania Reuters Institute wynika, że jego skali nie można ignorować, ale nie jest tak duży, jak możemy przypuszczać. Przynajmniej jeśli chodzi o strony internetowe. Sytuacja zmienia się dopiero w mediach społecznościowych.

Influencerzy i social video rządzą informacją. Digital News Report 2025

Krzysztof Fiedorek
Przyszłość informacji dyktują sekundy wertykalnych klipów. TikTok, YouTube i armia influencerów odrywają odbiorcę od telewizyjnych odbiorników i stron gazet. Kto opanuje ten nowy puls, przejmie nie tylko uwagę, lecz także władzę nad narracją.

Ekologia informacji. Wpływ przeciążenia informacją na człowieka

Urszula Kaczorowska
Przestrzeń informacyjną powinniśmy chronić jak las. Niepotrzebna informacja jest jak śmieć, który zagraża całemu ekosystemowi – podkreśla w rozmowie z Polską Agencją Prasową prof. Janusz Hołyst, fizyk z Politechniki Warszawskiej.

Rynek mediów cyfrowych w Polsce. Prognoza na lata 2012-2016

Katarzyna Forycka
Do 2016 roku globalne wydatki na rozrywkę i media przekroczą  2 biliony dolarów. Rynek polski będzie rósł szybciej niż Europa Zachodnia, osiągając w 2016 roku wartość 12,7 miliarda dolarów.

więcej w dziale: Rynek medialny