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.

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:

Dezinformacja o ESG w mediach. Raport Instytutu Monitorowania Mediów

Joanna Rafał
W ostatnim kwartale liczba publikacji o tym zagadnieniu wzrosła aż o 58% rok do roku. Jednocześnie zwiększa się skala dezinformacji związanej z ESG, szczególnie w kontekście greenwashingu. To istotne zagrożenie wizerunkowe dla firm angażujących się w działania proekologiczne i prospołeczne.

Algorytmy personalizacji. Naukowcy zbadali, kto rozumie media cyfrowe

KFi
Większość użytkowników internetu wierzy, że wszyscy widzą w sieci te same treści. Tymczasem algorytmy personalizują przekaz tak skutecznie, że młoda kobieta z wyższym wykształceniem otrzyma inne informacje niż jej ojciec. Badacze pokazują, kto naprawdę rozumie mechanizmy cyfrowego świata.

Uzależnienie od mediów. Dlaczego mózg nie daje sobie rady

Wojciech Łobodziński
Media cyfrowe wywołują bardzo mocne reakcje w naszym mózgu. Pobudzają te same mechanizmy nagrody co narkotyki i alkohol. Dlatego osoby szczególnie podatne, korzystające z tych mediów, są narażone na rozwój uzależnienia.

Podobne artykuły:

Influencer Power Index w czasach koronawirusa. Raport MediaCom

Paweł Usakowski
Czy i jak zmienił się wizerunek influencerów podczas epidemii koronawirusa? Wskaźnik COVID Index pokazuje, że Robert Lewandowski istotnie umocnił swoją już wysoką pozycję, na drugim biegunie znaleźli się m.in. Maffashion i Patryk Vega, którzy odnotowali spadki w wielu badanych wymiarach wizerunkowych.

Pomoc dla zalanych przez wodę szkół w Moszczance i w Głuchołazach [LINK]

Reporterzy.info wspierają
Powódź zniszczyła szkoły w Moszczance i Głuchołazach na Opolszczyźnie. W Ogólniaku w Głuchołazach zalane są sale lekcyjne i piec, w Zespole Szkolno-Przedszkolnym w Moszczance kotłownia jest pod wodą, a trzeba zabezpieczyć uczniów przed zimą. [Reporterzy.info wspierają]

Dziennikarze i medioznawcy. Pola i formy współpracy [LINK]

Adam Szynol
Europejskie Obserwatorium Dziennikarskie zorganizowało panel dyskusyjny z udziałem teoretyków i praktyków mediów w ramach ogólnokrajowej konferencji naukowej „Studia i perspektywy medioznawcze”. Debatę przygotował Instytut Dziennikarstwa i Komunikacji Społecznej Uniwersytetu Wrocławskiego.

TikTok. Nowy język, nowy świat

dr Karol Jachymek
Użytkownicy TikToka zaczęli tworzyć swój własny kod językowy, który na dobre przeniknął do (pop)kultury. W sklepach wyprzedają się produkty, które są wykorzystywane w przepisach z TikToka, a w czasie wieców politycznych użytkownicy platformy potrafią się szybko umówić na protest. Jak aplikacja zmieniła nasze życie?

więcej w dziale: Rynek medialny