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:
Rynek wideo w Azji. Tradycyjne filmy mediowe w odwrocie
KFi
Azjatycki rynek wideo osiągnie wartość 15 miliardów dolarów. Inwestycje przenoszą się do streamingu i kina, wzrost napędzają transmisje sportowe i lokalne filmy. Media Partners Asia przedstawiła branżowy raport "Asia Video Content Dynamics 2026".
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.
Podobne artykuły:
Sztuczna inteligencja w mediach. Analiza Reuters Digital News Report 2024
Krzysztof Fiedorek
AI w ciągu ostatnich kilku lat zyskała na znaczeniu, a jej zastosowanie w produkcji, dystrybucji i prezentacji treści informacyjnych stale rośnie. Jednak rozwój ten jest odbierany przez odbiorców z mieszanymi uczuciami, co ma istotne konsekwencje dla zaufania do mediów oraz ich przyszłości.
Komunikacja w biznesie i 25 lat zmian w PR. Raport ITBC Communication
KFi
Jak technologia zmieniła sposób, w jaki firmy komunikują się z klientami? Co łączy szybkość reakcji, kreatywność i odporność na kryzysy? Raport ITBC Communication pokazuje, jak bardzo komunikacja ewoluowała w ciągu ostatnich 25 lat i co definiuje przyszłość relacji biznesowych.
Global Attention Benchmark Report. DoubleVerify bada angażowanie reklamą
Marcin Grządka
Branże takie jak Media & Sport, Zdrowie & Farmacja oraz Edukacja osiągają najwyższe wskaźniki Attention, czyli przyciągania uwagi i zaangażowanie odbiorców reklamy. Po drugiej stronie skali znalazły się Podróże, Usługi Finansowe i Telekomunikacja, w których wskaźniki uwagi osiągały najgorsze rezultaty.
Teoria martwego internetu to fakt. Ludzi w sieci jest już mniej niż botów
Krzysztof Fiedorek
Już 51% globalnego ruchu internetowego generują boty, a nie ludzie. Nawet dwie trzecie kont na X to prawdopodobnie automaty, a na platformach z recenzjami już trzech na dziesięć nie napisał człowiek. Podejrzewasz, że w sieci coś jest nie tak? To nie paranoja. W roku 2025 to fakty.
