in English
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.
Raport o miłości w epoce lajków [NAPISY] 👇
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:
Pranie informacji. Rosyjska propaganda wraca jako wiadomości z Chin
Anna Mikołajczyk-Kłębek
Informacja przedstawiana jako pochodząca z chińskiego źródła może być dla części polskich odbiorców bardziej wiarygodna niż przekaz bezpośrednio z Rosji - ocenia Patrycja Krzyśpiak z NASK. Jej zdaniem potrzebna jest większa świadomość zagrożeń informacyjnych związanych z Chinami.
Dezinformacja zdrowotna w internecie, czyli diagnoza z algorytmu
Katarzyna Czechowicz
Dezinformacja zdrowotna może sprawić, że chory na raka trafi do lekarza, kiedy na skuteczne leczenie będzie już za późno. Może też podważyć zaufanie do lekarzy i instytucji publicznych tak bardzo, że ludzie odmówią współpracy nawet w sytuacji realnego zagrożenia z zewnątrz - ostrzegają eksperci.
Feminatywy nie są oczywistością. Jak Polki mówią o swoich zawodach?
SWPS
Polki nadal rzadko używają żeńskich nazw zawodów - wynika z najnowszego raportu przygotowanego przez Centrum Badań nad Relacjami Społecznymi Uniwersytetu SWPS. Aktywność zawodowa kobiet okazała się znaczącym czynnikiem użycia feminatywów.
Podobne artykuły:
Wzruszyć, rozśmieszyć, pobujać. To od muzyki zależy czy polubisz reklamę
Bartłomiej Dwornik
Jak wywołać w odbiorcy reklamy takie emocje, na jakich nam zależy i jakie zaskakujące efekty może dać łamanie utartych schematów? Kiedy lepiej sprawdzi się muzyczny hit, kiedy dedykowany kompozytor, a nawet... jak wycisnąć łzy z oczu motorowodniaka? Rozmawiamy z Martą Dudziewicz, music supervisorem z firmy Sirens. I na wszystko mamy dowody oraz przykłady.
Etykieta online. Co wiemy o uczestnikach spotkań przez internet
Marta Wujek
Jest poprawa. Rok temu 73 proc. ankietowanym zdarzało się podczas spotkań online zajmować swoimi sprawami w tle spotkania, dziś 69 proc. osób podczas spotkania wycisza telefon i inne urządzenia elektroniczne - wynika z badania przeprowadzonego przez ClickMeeting.
Media "czwartą władzą"?
Paulina Dużyk-Dyna
W dokumentach prawnych demokratycznych państw jest zapisane i funkcjonuje trójpodział władzy. Skąd więc wziął się termin czwartej władzy? I dlaczego to mediom przypisuje się to pojęcie?
Klasyczne media cytowane chętniej niż internet. Ranking IMM za 2017
BARD
Dziennik Rzeczpospolita, Radio Zet oraz RMF FM otwierają zestawienie najczęściej cytowanych mediów w 2017 roku. W pierwszej dziesiątce znalazł się tylko jeden portal internetowy, Onet.pl. Ranking najbardziej opiniotwórczych mediów Instytutu Monitorowania Mediów ranking zdominowały media klasyczne.
