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:

Jak sztuczna inteligencja przeinacza wiadomości. Analiza PBC

Sylwia Markowska
W wiadomościach streszczanych przez najpopularniejsze modele w języku polskim aż 46% odpowiedzi zawierało co najmniej jeden istotny błąd, 27% miało poważne problemy ze źródłami (brakujące, wprowadzające w błąd lub nieprawidłowe), a 19% zawierało halucynacje i nieaktualne informacje.

Dzieci i komunikacja z maszynami. Eksperyment naukowców z SWPS

SWPS
Jak uczniowie podstawówek traktują roboty humanoidalne? Naukowcy z Uniwersytetu SWPS wykazali, że dzieci w większości przypadków odnoszą się do robotów grzecznie, a młodsze z nich i dziewczynki częściej postrzegają je jako posiadaczy cech ludzkich.

Platformy streamingowe w Polsce. Jakie kryteria decydują o wyborze

Paweł Sobczak
Cena, którą wskazuje 54,2 proc. ankietowanych, oraz tematyka (54 proc. wskazań) to najważniejsze czynniki wpływające na wybór przez użytkowników treści w serwisach streamingowych. Markę serwisu wymienia 18,1 proc. ankietowanych.

Podobne artykuły:

Przyszłość mediów publicznych. Kim będą etycy danych i projektanci VR?

KFi
Jak wygląda przyszłość pracy w mediach? Oto zawody, które jeszcze nie istnieją, ale wkrótce staną się niezbędne. Raport EBU i RAI „Future Jobs at PSM: Competencies and Professions for the Media of Tomorrow” prognozuje zmiany, jakie czekają sektor mediów publicznych w najbliższych latach.

Finanse oczami kobiet i mężczyzn. Jak o nich rozmawiać?

Klaudia Smolarska-Kulej
Mężczyźni wciąż odczuwają społeczną presję bycia odpowiedzialnym za utrzymanie rodziny, nawet jeśli ich partnerki zarabiają tyle samo, co oni lub nawet więcej. Z kolei kobiety podkreślają, że - w przeciwieństwie do mężczyzn - brakuje im odwagi, aby poprosić szefa o podwyżkę. Dodatkowo obawiają się ryzyka, dlatego rzadziej inwestują pieniądze.

"Nikt nie powinien znać prawdy" [FILM DOKUMENTALNY]

BARD
Według Białoruskiego Stowarzyszenia Dziennikarzy, około 554 zatrzymań dziennikarzy miało miejsce w Białorusi między sierpniem 2020 i lipcem 2023 roku. 73 pracownikom mediów postawiono zarzuty kryminalne. 33 z nich jest w więzieniach do dziś.

Fake news i dezinformacja w Polsce. Skala, skutki i pytanie o przyszłość

Bartłomiej Dwornik
Gdzie leżą źródła dezinformacji i jak duża jest skala tej fali? Dlaczego jesteśmy podatni na nieprawdziwe informacje i jaką rolę w tej układance pełnią tradycyjne media? Spróbujmy rzucić nieco światła na te kwestie. I zmierzyć się z pytaniem czy bitwę z zalewem dezinformacji można jeszcze wygrać?

więcej w dziale: Rynek medialny