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.

AUTOPROMOCJA. Patronat Reporterzy.info. Posłuchaj podcastu dla rodziców #MAMYNATORADĘ

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:

Treści od użytkowników w sieci. Pole minowe dla dziennikarzy

Krzysztof Fiedorek
Ponad 40% internautów ocenia wiarygodność informacji na bazie liczby polubień i wyświetleń. Tradycyjne kanały są pierwszym źródłem newsów tylko dla co piątego z nas. Raport Reuters Institute pokazuje skalę i ryzyka, jakie User Generated Content niesie dla mediów. I podpowiada, jak nie wpaść w pułapkę.

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.

Podobne artykuły:

Fake news w Polsce. Mamy problem z oceną wiarygodności informacji

RINF
Jedna czwarta odbiorców czerpie informacje ze źródeł, w których dużym wyzwaniem jest weryfikacja wiarygodności. Prawdziwym problemem pozostaje kwestia fake newsów. Tak wskazuje 77 proc. ankietowanych, przy czym 51 proc. deklaruje, że ma problem z oceną, co jest, a co nie jest informacją prawdziwą - wynika z badania Deloitte Digital Consumer Trends 2021.

Polska prasa w liczbach. Audyt PBC za pierwszy kwartał 2022

Sylwia Markowska
Wydawcy dopasowują strategie działania do posiadanych marek oraz oczekiwań różnorodnych grup odbiorców. Niektórzy decydują się na pozostanie wyłącznie przy wersjach drukowanych, inni przechodzą na wersje cyfrowe czy online, jest także spora grupa wydawców, którzy łączą obie ścieżki rozwoju.

Media skazane na internet?

Katarzyna Ogórek
Telewizja i prasa jakie znamy umrą najdalej za cztery lata – prorokuje guru nowych technologii, George Gilder. Podkreśla jednocześnie, że wpływa na to niewątpliwie agresywną ekspansję Internetu.

100 lat niepodległości w oczach czytelników prasy. Raport PBC

Izabela Sawczak
Jakie zdaniem Polaków i czytelników prasy są najważniejsze wydarzenia z ostatnich 100 lat? Jak mocno czujemy się związani z naszym krajem, Europą, czy bliskimi? Z czego powinniśmy być dumni, a co jest powodem do wstydu?

więcej w dziale: Rynek medialny