in English
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.
- 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.
PRZERWA NA REKLAMĘ
Najnowsze w dziale Rynek medialny:
Clickbait pod lupą. Jak przez 25 lat zmieniały się nagłówki w internecie
Krzysztof Fiedorek
Badacze z Max Planck Institute przenalizowali 40 milionów nagłówków z ostatnich 25 lat. Są coraz dłuższe, bardziej emocjonalne i negatywne, z wyraźnym wpływem stylu clickbaitowego. Nawet renomowane media stosują strategie i tricki przyciągające uwagę.
Gen Z zmusi marki do mówienia prawdy. Raport i prognozy GWI
Krzysztof Fiedorek
Cenią autentyczność i transparentność marek, preferując firmy zaangażowane społecznie. Młodzi ludzie traktują technologię jako narzędzie rozwoju, a nie tylko rozrywki. W relacjach stawiają na prawdziwe więzi, mimo intensywnej obecności online. Co wiemy o Gen Z i jakie ta wiedza ma znaczenie w marketingu? I nie tylko w nim.
Deepfake zaciera granicę prawdy i fałszu. Wyniki badań ludzkiej percepcji
KFi
Badania wskazują, że jedynie 60% deepfake'owych obrazów może zostać prawidłowo rozpoznanych przez człowieka. W miarę jak AI zaczyna dominować w produkcji treści, rośnie problem zmęczenia rozróżnianiem – użytkownicy tracą pewność oceny autentyczności informacji i popadają w cynizm.
Podobne artykuły:
Publiczni nadawcy i newsy w social media. Badanie Reuters Institute
BARD
Na Facebooku i Twitterze najaktywniejszy jest Franceinfo, internetowe ramię publicznego radia i telewizji z Francji. Z Instagrama najintensywniej korzysta brytyjskie BBC. Najmniej pracowników dba o media społecznościowe włoskiego RAI, choć wcale nie są one najskromniejsze. Reuters Institute zbadał aktywność newsową w mediach społecznościowych największych nadawców publicznych Europy.
Radio kusi reklamodawców. Szefowie słuchają go chętniej
Bartłomiej Dwornik
Każdego dnia ponad 80 procent właścicieli firm słucha radia, co trzeci z nich przez ponad 6 godzin. To atrakcyjna grupa docelowa - podkreśla Komitet Badań Radiowych.
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
Tytuły prasowe w mediach społecznościowych. Raport PBC
Sylwia Markowska
Polskie Badania Czytelnictwa przygotowały zestawienie pokazujące liczbę obserwatorów polskich marek prasowych w poszczególnych mediach społecznościowych. Na koniec 2023 roku prasowe tytuły w social mediach obserwowało 18,5 miliona użytkowników. Znamy też liderów na poszczególnych platformach społecznościowych.
