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.

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:

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.

Social media i komunikacja w związkach. Ciekawe badania z Palestyny

KFi
Jak wygląda miłość w erze cyfrowej? Czy technologia bardziej zbliża, czy dzieli? W erze, gdy Facebook i Instagram zastępują rozmowy przy stole, media społecznościowe stały się nową przestrzenią relacji małżeńskich. Naukowcy z An-Najah National University sprawdzali, jak technologia może budować więzi, ale też siać niepewność.

Telewizja, trendy i nawyki widzów. Raport EBU

Krzysztof Fiedorek
Młodzież z Europy ogląda telewizję średnio zaledwie 72 minuty dziennie, a w niektórych krajach nawet mniej niż 30 minut. Tradycyjna telewizja ustępuje miejsca TikTokowi, Netflixowi i YouTube’owi. Na naszych oczach nawyki widzów zmieniają się diametralnie. Co to oznacza dla przyszłości mediów?

Podobne artykuły:

Polacy czytają coraz mniej? Niekoniecznie!

Bartłomiej Dwornik
W wojnie o czytelnika prasa wydaje się być już zdaniem wielu medioznawców na pozycji straconej, choć oczywiście nie zniknie całkowicie. Jej głównym rywalem jest internet.

Zwyczaje czytelników cyfrowej prasy

Bartłomiej Dwornik
O jakiej porze dnia najchętniej sięgamy po e-gazety i e-booki? Jak wynika z badania przeprowadzonego przez firmę Legimi, apogeum przypada na godziny 18. i 23. I pora do lamusa odesłać przekonanie, że najchętniej czytamy w weekendy.

Czy kinematografia potrafi przewidzieć przyszłość?

dr Małgorzata Bulaszewska
Powstało tak wiele filmów science fiction, że czasami zastanawiamy się, czy widziane na ekranie technologie już istnieją na świecie, czy to tylko wizja twórców. Czy możemy mówić o wizjonerskich właściwościach sztuki filmowej w określaniu kierunków rozwoju naukowego, technologicznego, społecznego i kulturowego rozwoju człowieka?

Spadek zaufania do mediów. Analiza Reuters Digital News Report 2024

Krzysztof Fiedorek
Raport „Digital News Report 2024” opracowany przez Reuters Institute for the Study of Journalism przedstawia alarmujące trendy związane ze spadkiem zainteresowania wiadomościami oraz malejącym zaufaniem do mediów. Zmiany nie są jedynie chwilowe, ale stanowią już długofalowy trend.

więcej w dziale: Rynek medialny