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.
7 faktów o newsach w social mediach [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:
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.
Gry mobile w Polsce. Wartość rynku i prognozy
Newseria, KFi
W 2030 roku liczba użytkowników gier mobilnych w Polsce może przekroczyć 7,1 mln, a przychody z rynku będą bliskie 470 mln dolarów - wynika z danych Statista. Wraz ze wzrostem liczby graczy rozwija się także rynek urządzeń do gamingu mobilnego.
Rynek płatnych treści dziennikarskich. Trendy i prognozy Reuters Institute
Krzysztof Fiedorek
Tylko 18 procent internautów płaci za dostęp do newsów online, a wskaźnik nie rośnie trzeci rok z rzędu. Norwegia bije rekordy z wynikiem 42%, podczas gdy Grecja nie przekracza 7%. W skali świata, prawie co trzeci subskrybent rezygnuje po roku.
Podobne artykuły:
"Nikt nie powinien znać prawdy" [FILM DOKUMENTALNY]
BARD
Według Białoruskiego Stowarzyszenia Dziennikarzy, około 554 zatrzymań dziennikarzy miało miejsce w Białorusi między sierpniem 2020 i lipcem 2023 roku. 73 pracownikom mediów postawiono zarzuty kryminalne. 33 z nich jest w więzieniach do dziś.
Sztuczna inteligencja i cyfrowe kompetencje. Rynek pracy już jest w przyszłości
KFi
Świat stoi przed wyzwaniem cyfrowej transformacji, a kompetencje technologiczne stają się przepustką do sukcesu zawodowego. Jak oceniamy swoje umiejętności i jakie branże wiodą prym? Raport Pracuj.pl ujawnia, które zdolności otwierają drzwi do lepszej kariery i dlaczego AI to przyszłość rynku pracy.
Nowe indywidualne mass-media (Mass Self Communication)
Grzegorz D. Stunża
W najnowszym numerze "Le Monde Diplomatique" pojawił się artykuł Manuela Castellsa "Indywidualne Mass Media". Autor zwraca w nim uwagę na to, że media, kiedyś subiektywne, będące organami partii politycznych (np. w przypadku gazet) i poddawane różnorodnym naciskom, tylko na jakiś czas odeszły od jednostronności.
Najlepsze polskie podcasty. Pierwsza edycja konkursu na Podcast Roku
Krzysztof Bulski
Podcast Roku to pierwszy ogólnopolski konkurs, promujący jakość, oryginalność i kulturę przekazu różnych form dźwiękowych w mediach digitalowych. Konkurs upamiętnia redaktora Janusza Majkę, związanego przez niemal 40 lat z Polskim Radiem w Rzeszowie, zmarłego w lutym 2021 roku.
