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.

Udostępnij znajomym:

Najnowsze w dziale Rynek medialny:

Rynek płatnych treści dziennikarskich. Trendy i prognozy Reuters Institute

Krzysztof Fiedorek
Tylko 18 procent internautów płaci za dostęp do newsów online, a wskaźnik nie rośnie trzeci rok z rzędu. Norwegia bije rekordy z wynikiem 42%, podczas gdy Grecja nie przekracza 7%. W skali świata, prawie co trzeci subskrybent rezygnuje po roku.

Gen Alpha omija trudne tematy. Czego naprawdę szukają młodzi ludzie

Krzysztof Fiedorek
Pokolenie Alfa w 46% preferuje humor, a tylko 12% interesuje się wiadomościami i tematami politycznymi. Młodzież i dzieci świadomie ograniczają to, co negatywnie wpływa na ich emocje - wynika z raportu "Gen Alpha Unfiltered", opublikowanego przez GWI.

Zasięg czy zaangażowanie? YouTube zmienia zasady gry dla twórców

Sandra Kluza
Aż 30% internautów traktuje YouTube jako główne źródło informacji, a 65% z nas sięga po newsy w formie wideo. Teraz platforma zmienia sposób mierzenia lojalności widzów. Liczy się nie tylko zasięg, ale przede wszystkim zaangażowanie.

Podobne artykuły:

Sztuczna inteligencja w redakcjach. Trzy realia ery AI w mediach

Krzysztof Fiedorek
Według raportu Europejskiej Unii Nadawców, wiele redakcji już korzysta z AI, ale nadal nie ufa jej w pełni. Odbiorcy nie chcą "robotycznych" wiadomości, a same technologie - choć szybkie - bywają kosztowne, zawodne i zaskakująco… ludzkie w błędach.

Prasa, telewizja i radio nie wykorzystują możliwości internetu

Money.pl
Wyniki z badań I-Metria SA, przeprowadzonych w 2001 roku. Badania obejmowały witryny największych gazet, stacji telewizyjnych i rozgłośni radiowych.

Content marketing w Polsce w roku 2020. Raport AdReport

Tomasz Cirmirakis
Według danych systemu monitoringu reklamy online w poprzednim roku zrealizowano ponad 11 tysięcy działań o charakterze content marketingowym. Najwięcej, bo prawie 3 tysiące na stronach Grupy RAS Polska.

Radio, streaming i podcasty. Jak słuchają Polacy według Total Audio 2024

Krzysztof Fiedorek
Treści audio są codziennym towarzyszem Polaków. Według badania Total Audio 2024, zrealizowanego przez Adres:Media na zlecenie Komitetu Badań Radiowych, aż 90% badanych przynajmniej raz w tygodniu sięga po treści dźwiękowe, a 80% robi to codziennie. Średni czas słuchania wynosi prawie pięć godzin dziennie.

więcej w dziale: Rynek medialny