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:

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.

Media kontra dezinformacja na temat energetyki. Raport IMM

Joanna Rafał
Co piąty komunikat w sieci o energetyce może być dezinformacją. W latach 2022–2025 odnotowano blisko 70 tys. publikacji przestrzegających przed dezinformacją wokół tego strategicznego sektora, które wygenerowały zasięg 1,19 mld kontaktów z przekazem.

Podobne artykuły:

TV Puls inwestuje i rusza na podbój rynku

Bartosz Chochołowski
"Planujemy zainwestować w rozwój TV Puls miliony złotych. Mam nadzieję, że będzie rentowna do czerwca 2009" - zapowiada Farrell Meisel, prezes zarządu TV Puls.

Rynek Influencerów w Polsce 2023. Raport REACHaBLOGGER

Paweł Usakowski
Po ubiegłorocznym zawahaniu nastrojów w obliczu wojny na Ukrainie, w tegorocznym raporcie widać powracający wśród marketerów optymizm – zdecydowana większość zaplanowała na ten rok powiększenie budżetów na influencer marketing.

Wybory 2023. Kampanię wyborczą zdominują media społecznościowe

Krzysztof Fiedorek
To media społecznościowe staną się narzędziem do prowadzenia najbardziej intensywnej agitacji i... uderzania w politycznych przeciwników. Wygra ten, kto będzie się lepiej posługiwać mediami społecznościowymi, krótkimi formami wideo, bazami sympatyków i narzędziami analitycznymi.

Sztuczna inteligencja na uczelniach. Zakaz dla studentów nic nie da

Iga Leszczyńska
Zdaniem ekspertów studenci używają ChatGPT, ale odgórny zakaz wykorzystywania narzędzi bazujących na AI nie jest i nie będzie skuteczny. Należy zmienić metody weryfikacji wiedzy i umiejętności studentów. Środowisko akademickie nie może udawać, że problem nie istnieje.

więcej w dziale: Rynek medialny