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.
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:
Najcenniejsze kobiece marki osobiste w polskiej modzie. Raport IMM
Joanna Rafał
Dziesięć najpopularniejszych w Polsce osób z kategorii "fashion" w ciągu roku generuje ponad 1,5 miliarda kontaktów we wszystkich rodzajach mediów. Ich wartość to prawie 400 milionów złotych. Zestawienie przygotowywał Instytut Monitorowania Mediów dla magazynu "Forbes Women".
Dezinformacji boimy się bardziej niż terroryzmu
Agata Gutowska
85 proc. Polaków uważa dezinformację za zagrożenie poważniejsze niż terroryzm czy choroby, co plasuje Polskę w czołówce 25 badanych krajów - wynika z raportu Pew Research Center. Zagrożenie jest realne m.in. przez łatwość tworzenia treści przy użyciu AI
Telewizja 2025. Raport Europejskiej Unii Nadawców
Krzysztof Fiedorek
Europejczycy oglądają coraz mniej telewizji. W 2024 roku średni czas oglądania wyniósł 3 godziny i 13 minut dziennie, zaledwie 54% młodych miało kontakt z TV, a udział publicznych nadawców sięgnął 23%. Telewizja traci znaczenie, zwłaszcza wśród najmłodszych widzów.
Podobne artykuły:
System medialny Stanów Zjednoczonych
Patrycja Żuralska
Znajomość koncepcji wolności mediów w USA jest fundamentem zrozumienia ich miejsca, funkcji i roli w społeczeństwie amerykańskim.
Badanie oglądalności telewizji przy pomocy internetu rzeczy IOT
Newseria Biznes
Telewizja Polska SA prowadzi pilotażowe testy nowego systemu telemetrycznego, opartego o internet rzeczy i specjalne opaski, dokładnie rejestrujące zachowania widzów przed telewizorami. System ma być konkurencją dla pomiarów prowadzonych przez Nielsen Audience Measurement.
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]
Pseudodemokracja i media - garść refleksji
Grzegorz D. Stunża
Raz na cztery lata serwuje się obywatelom wybory, które wolnymi wyborami na pewno nie są. Sondaże, zastępują część procesu wyborczego i kształtują opinie oraz preferencje wyborcze.
