in English
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.
Bilion dolarów na reklamę. Rekord [NAPISY] 👇
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:
Kto naprawdę steruje wiadomościami w internecie? Badanie z Hiszpanii
Krzysztof Fiedorek
Analiza ponad trzynastu tysięcy artykułów ujawnia zakulisowe mechanizmy hiszpańskich mediów cyfrowych. Lewicowe portale odpowiadają za 50,33 procent tekstów o lobbingu. Lobby energetyczne generuje 63,41 procent publikacji. Tylko jeden dziennik ocenia grupy nacisku pozytywnie.
Dzieci i sztuczna inteligencja. Rośnie pokolenie globalnego eksperymentu
Joanna Sokołowska
Z analizy UNICEF opartej na nowych danych z 10 krajów wynika, że co najmniej 20 mln dzieci korzystało już ze sztucznej inteligencji (AI). Wiele z nich wyprzedza dorosłych, przejmując te technologie w tempie ponad trzykrotnie szybszym.
Nowe pokolenia i koniec tradycyjnych wiadomości. Raport Reuters Institute
Krzysztof Fiedorek
Tradycyjne media informacyjne tracą kontakt z najmłodszym pokoleniem odbiorców, które dorastało w cyfrowym środowisku. Młodzi ludzie w wieku od 18 do 24 lat spędzają czas bez przerwy w sieci i oczekują od wydawców świeżego podejścia do prezentowania rzeczywistości - wynika z raportu Reuters Institute.
Podobne artykuły:
Mowa nienawiści jest zaraźliwa [OPINIA EKSPERTA]
Karolina Kropiwiec
Jeżeli jesteśmy w środowisku, w którym jakieś grupy osób są obrażane, to jest duże prawdopodobieństwo, że sami zaczniemy takiego języka używać. Mową nienawiści można się zarazić, jej konsekwencją jest czyjaś krzywda - powiedział PAP prof. Michał Bilewicz z Centrum Badań nad Uprzedzeniami UW.
Internet pokonał telewizję
Katarzyna Ogórek
Jak wynika z najnowszych badań, z internetu w całej Europie korzysta obecnie 168 mln użytkowników. 57 z nich surfuje po sieci regularnie co najmniej raz w tygodniu.
Czytelnictwo prasy kobiecym okiem. PBC zbadały, co i jak czytają panie
BARD
Z analizy, opublikowanej przez Polskie Badania Czytelnictwa, wynika, że wśród Polek czytających prasę 64% to mężatki, 70% to kobiety wykształcone, 55% pracuje na pełny etat, 25% uważa, że stać je na wszystko a 65% korzysta z usług kosmetyczki przynajmniej raz w roku.
Polsat zazdrości TVN
Magdalena Wierzchowska, Puls Biznesu
Telewizja Zygmunta Solorza pracuje nad kanałem informacyjnym. Specjaliści radzą, by skupiła się raczej na rozrywce, filmach i sporcie.
