in English
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.
Zaskoczenie: Wideo już NIE RZĄDZI [PL NAPISY] 👇
- 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.
PRZERWA NA REKLAMĘ
Najnowsze w dziale Rynek medialny:
Social media w 2025. Różnice pokoleniowe widać jak na dłoni
KFi
Coraz więcej osób deklaruje, że zmniejsza czas spędzany w social mediach. I choć nie oznacza to masowego odpływu, trend jest wyraźny. Z najnowszego raportu GWI wynika, że już 31% użytkowników deklaruje ograniczanie czasu w mediach społecznościowych. Między wierszami widać też frustrację.
Czy robot może być dobrym szefem? Naukowcy z SWPS to sprawdzili
SWPS
Czy robot może skutecznie zarządzać zespołem? Badacze z Uniwersytetu SWPS sprawdzili, co się dzieje, gdy to robot zostaje szefem. Badania pokazują, że choć maszyny potrafią wzbudzać posłuszeństwo, nie dorównują ludziom pod względem autorytetu i efektywności. Skutki są intrygujące.
Równość i różnorodność w mediach. Raport Europejskiej Unii Nadawców
KFi
Europejskie media publiczne coraz częściej stawiają na różnorodność, równość i włączenie (DEI) jako fundament swojej działalności. Nadawcy publiczni w Europie wdrażają strategie na rzecz różnorodności – zarówno w treściach, jak i w swoich zespołach. Wnioski z raportu są jednoznaczne: choć widać postęp, wiele wyzwań nadal pozostaje.
Podobne artykuły:
Agencje prasowe w Polsce - typy i specjalizacja
Monika Biała
W oficjalnych nazwach agencji występują 3 terminy charakterystyczne dla tego typu instytucji: agencja telegraficzna, agencja prasowa i agencja informacyjna.
Internet mobilny o połowę przegonił stacjonarny. Wyniki analizy Gemius
BARD
Aż 38% polskich internautów w marcu łączyło się z siecią tylko przy pomocy urządzeń mobilnych. Osób, które korzystały wyłącznie z komputerów i laptopów było jedynie 24% - wynika ze statystyk ruchu internetowego w Polsce, opublikowanych przez Gemius i Polskie Badania Internetu.
Internet miażdży prasę
Katarzyna Ogórek, Money.pl
Zaledwie 2 procent młodzieży poszukuje informacji w prasie, reszta woli newsy on-line. O ekspansji internetu na rynku medialnym czytaj w raporcie Money.pl.
Clickbait pod lupą. Jak przez 25 lat zmieniały się nagłówki w internecie
Krzysztof Fiedorek
Badacze z Max Planck Institute przenalizowali 40 milionów nagłówków z ostatnich 25 lat. Są coraz dłuższe, bardziej emocjonalne i negatywne, z wyraźnym wpływem stylu clickbaitowego. Nawet renomowane media stosują strategie i tricki przyciągające uwagę.
