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:

Cyberprzemoc i hejt pod pozorem żartu. Raport RAYUELA o młodzieży

Krzysztof Fiedorek
Badanie przeprowadzone w pięciu krajach ujawnia brutalną prawdę: przemoc w sieci nie rozkłada się równo. To cyfrowa mapa uprzedzeń, która rani najmocniej tych, którzy najbardziej odstają. "To tylko żart". Tak często zaczyna się przemoc, którą młodzi przeżywają w milczeniu.

Zaufanie do mediów społecznościowych. Youtube wygrywa z TikTokiem i X

Krzysztof Fiedorek
Czy Polacy naprawdę ufają mediom społecznościowym? Nowe badanie pokazuje ogromne różnice oceny najważniejszych kanałów. Zaufanie trafia tam, gdzie jest autentyczność, a nie algorytm. Rośnie rola ludzi, spada znaczenie marek.

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.

Podobne artykuły:

Radio w Polsce zyskuje na popularności. Badania są jednoznaczne

Krzysztof Rojek
Badania pokazują, że radia słucha około 3/4 Polaków i wartość ta od wielu lat jest stała. Najwyższy odsetek słuchaczy jest w grupie wiekowej 18-24. Przyczyn takiego stanu rzeczy należy upatrywać przede wszystkim w przyzwyczajeniach Polaków, ale też na przykład w rosnącej roli lokalnych rozgłośni.

Machine Learning (ML) czyli uczenie maszynowe w produkcji filmowej

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

Antyukraińska propaganda w internecie. Raport Demagoga i IMM

Katarzyna Ozga
Eksperci ze Stowarzyszenia Demagog i Instytutu Monitorowania Mediów w 2023 roku zidentyfikowali niemal 290 tysięcy wpisów w polskim internecie, które uderzają w Ukrainę i w Ukraińców. Aż 82,4 proc. wszystkich antyukraińskich wpisów pojawiło się na X (dawnym Twitterze)

Resklilling i upskilling, czyli zmiana pracy i w pracy. Raport Aplikuj.pl

patronat Reporterzy.info
Ponad 40 proc. pracowników nigdy nie przeszło procesu upskillingu, czyli podniesienia swoich kompetencji. Jednocześnie 6 na 10 osób ma za sobą reskilling – zmianę zawodu, przejście na nowe stanowisko w firmie lub pozyskanie umiejętności w zupełnie nowej dziedzinie.

więcej w dziale: Rynek medialny