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:
Radio, streaming i podcasty. Jak słuchają Polacy według Total Audio 2024
Krzysztof Fiedorek
Treści audio są codziennym towarzyszem Polaków. Według badania Total Audio 2024, zrealizowanego przez Adres:Media na zlecenie Komitetu Badań Radiowych, aż 90% badanych przynajmniej raz w tygodniu sięga po treści dźwiękowe, a 80% robi to codziennie. Średni czas słuchania wynosi prawie pięć godzin dziennie.
Finanse oczami kobiet i mężczyzn. Jak o nich rozmawiać?
Klaudia Smolarska-Kulej
Mężczyźni wciąż odczuwają społeczną presję bycia odpowiedzialnym za utrzymanie rodziny, nawet jeśli ich partnerki zarabiają tyle samo, co oni lub nawet więcej. Z kolei kobiety podkreślają, że - w przeciwieństwie do mężczyzn - brakuje im odwagi, aby poprosić szefa o podwyżkę. Dodatkowo obawiają się ryzyka, dlatego rzadziej inwestują pieniądze.
Automatyzacja dezinformacji. Global Risks Report 2025 i media
Krzysztof Fiedorek
Dezinformacja i manipulacja informacją znalazły się na pierwszym miejscu wśród globalnych zagrożeń w perspektywie dwóch i dziesięciu lat. Szczególny niepokój budzi fakt, że algorytmy społecznościowe często faworyzują kontrowersyjne lub szokujące treści, co dodatkowo podsyca dezinformację.
Podobne artykuły:
Najczęstsze błędy w polskim internecie. Raport NadWyraz.com
Maciej Piotrowski
Analiza objęła 182 błędy językowe za okres 12 miesięcy. Łączna liczba otrzymanych i przeanalizowanych błędów wyniosła 4 481 361. Oprócz tradycyjnych błędów językowych pierwszy raz w historii analizie poddano tzw. memobłędy (np. somsiad, hora curka). Internauci dziennie publikowali 11 055 błędów, co oznacza błąd co 8 sekund!
Zaufanie do informacji w mediach. Badanie Press Club Polska
Bartłomiej Dwornik
Polacy w większości ufają informacjom przekazywanym przez media. Najbardziej tym, dotyczącym tematyki społecznej. Najmniej takim, które poruszają kwestie polityczne - wynika z badania przeprowadzonego przez firmę Danae na zlecenie Press Club Polska, AXA i Provident.
Reklama w radiu. 2011 to wyjątkowo udany rok dla nadawców
Krzysztof Głowiński
Przychody reklamowe radia zwiększyły się w 2011 roku o 6,1 proc., ponad trzykrotnie bardziej niż urósł cały rynek reklamowy. Zwiększyła się też liczba reklamodawców, którzy zdecydowali się umieścić radio w swoich mediaplanach.
Pułapki myślenia. Poradnik dla tych, którzy nie lubią w nie wpadać
patronat Reporterzy.info
Zmień swoje myślenie oraz podejście do życia, pożegnaj ograniczenia i realizuj swoje cele. Książka Romaina Coique pokaże ci krok po kroku, jak to zrobić. Premiera już 23 października. [patronat Reporterzy.info]
