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.
60% twórców nie weryfikuje informacji [PL 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:
Kobiety w mediach 2025. Władza w redakcjach nie zna równości
KFi
Tylko 27% redaktorów naczelnych w mediach to kobiety, mimo że stanowią 40% dziennikarzy. W 9 z 12 krajów analizowanych przez Reuters Institute, kobiety w mediach rzadziej awansują. Wygląda na to, że równość w redakcjach nie nadąża za społeczeństwem. A różnic jest znacznie więcej.
Treści od użytkowników w sieci. Pole minowe dla dziennikarzy
Krzysztof Fiedorek
Ponad 40% internautów ocenia wiarygodność informacji na bazie liczby polubień i wyświetleń. Tradycyjne kanały są pierwszym źródłem newsów tylko dla co piątego z nas. Raport Reuters Institute pokazuje skalę i ryzyka, jakie User Generated Content niesie dla mediów. I podpowiada, jak nie wpaść w pułapkę.
Social media w 2025. Różnice pokoleniowe widać jak na dłoni
KFi
Coraz więcej osób deklaruje, że zmniejsza czas spędzany w social mediach. I choć nie oznacza to masowego odpływu, trend jest wyraźny. Z najnowszego raportu GWI wynika, że już 31% użytkowników deklaruje ograniczanie czasu w mediach społecznościowych. Między wierszami widać też frustrację.
Podobne artykuły:
Jakich informacji chcą Polacy w czasie epidemii koronawirusa
LBR
77% Polaków oczekuje, że w mediach zaczną się pojawiać informacje niezwiązane z COVID-19. Konsumenci mediów zamknięci we własnych domach chcą więcej rozrywki, tematów gospodarczych, sportu czy porad kulinarnych. LoveBrands Relations, agencja zintegrowanej komunikacji strategicznej, swoje badanie przeprowadziła na przełomie marca i kwietnia na reprezentatywnej grupie Polaków powyżej 18 roku życia.
Content marketing w Polsce w roku 2020. Raport AdReport
Tomasz Cirmirakis
Według danych systemu monitoringu reklamy online w poprzednim roku zrealizowano ponad 11 tysięcy działań o charakterze content marketingowym. Najwięcej, bo prawie 3 tysiące na stronach Grupy RAS Polska.
Pułapki myślenia. Zrozum siebie dzięki testom osobowości [FRAGMENT]
patronat Reporterzy.info
Przedstawiamy fragmenty książki "Jak ominąć PUŁAPKI MYŚLENIA i uwolnić się od schematów" Romaina Coique, francuskiego przedsiębiorcy działający w obszarze nowych technologii i rozwoju osobistego. Polską edycję wydaje Wydawnictwo RM. Patronem medialnym jest tygodnik Reporterzy.info.
Nielegalne wideo w internecie. Analiza jak często i kiedy je oglądamy
Monika Koziar
Czy tak często korzystamy z nielegalnych źródeł do oglądania materiałów wideo jak nam się wydaje? Jakie są tego najczęstsze przyczyny? Wyniki badania internautów z czerwca i lipca 2017 roku.
