7.08.2023 Rynek medialny

Machine Learning (ML) czyli uczenie maszynowe w produkcji filmowej

Arkadiusz Murenia, www.wartoobejrzec.pl

Zastosowanie technologii Machine Learning (ML) w produkcji filmowej może mieć kluczowe znaczenie dla sukcesu filmu, zarówno pod względem artystycznym, jak i komercyjnym

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.

REKLAMA

• 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.

REKLAMA

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:

Influencerzy 2024. Dane, fakty i historie z raportu UNESCO

Krzysztof Fiedorek
Aż 68% twórców cyfrowych to nano-influencerzy. Co trzeci doświadczył mowy nienawiści, a ponad 60% nie sprawdza dokładnie informacji przed ich publikacją. Co więcej, tylko połowa ujawnia sponsorów swoich treści. Wnioski z raportu „Behind The Screens” są inspirujące i alarmujące zarazem.

Represje wobec mediów. Raport Committee to Protect Journalists za 2024

Krzysztof Fiedorek
W 2024 roku co najmniej 361 dziennikarzy na świecie trafiło za kratki, często za ujawnianie prawdy. W Chinach reporterów śledzą zaawansowane systemy rozpoznawania twarzy, a w Izraelu palestyńscy dziennikarze trafiają do więzień bez procesu. Natomiast w Mjanmie dziennikarka Shin Daewe dostała dożywocie za... drona.

Przyszłość dziennikarstwa i mediów. Prognozy Reuters Institute

KFi
74% wydawców obawia się spadku ruchu z wyszukiwarek. Płatnych subskrybentów nie przybywa, jak kiedyś, a relacje z gigantami technologicznymi stają się coraz bardziej skomplikowane. Raport "Journalism, Media, and Technology Trends and Predictions 2025" prognozuje, co czeka świat mediów w 2025 roku.

Podobne artykuły:

Stacje telewizyjne i radiowe w oczach Polaków. Badanie CBOS

BARD
Spośród trzech największych nadawców telewizyjnych najwięcej pozytywnych odczuć wzbudza Polsat. Wśród stacji radiowych liderem jest RMF FM. Na podstawie badania CBOS można też postawić wniosek, że Polakom łatwiej przychodzi opiniowanie nadawców telewizyjnych.

Jak media wpływają na poglądy polityczne. Raport Uniwersytetu SWPS

BARD
Socjologowie z Uniwersytetu SWPS zbadali rolę źródeł informacji w budowaniu preferencji politycznych. Naukowcy sprawdzili też, jak informacje podawane przez telewizję, radio, prasę i internet wpływają na postawę obywateli.

Badania na temat wideo w internecie. Tak oglądają Polacy

Gabriela Jakimik
Połowa badanych przez IAB internautów w tradycyjnej TV ogląda tylko programy na żywo i filmy dokumentalne. Natomiast wszystkie pozostałe materiały (seriale, filmy, sport) głównie w sieci.

Safari wyprzedziło Operę. Nowe rozdanie na rynku przeglądarek w Polsce

Krzysztof Fiedorek
Latem 2024 roku na rynku przeglądarek w Polsce doszło do historycznego wydarzenia. W lipcu i sierpniu Safari po raz pierwszy wyprzedziła Operę na wszystkich urządzeniach. Dane z raportu StatCounter wskazują, że przeglądarka Apple zachowuje stabilny udział w rynku, podczas gdy Opera stopniowo, lecz wyraźnie traci pozycję.

więcej w dziale: Rynek medialny