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.
Bilion dolarów na reklamę. Rekord [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:
Cyberprzemoc i hejt pod pozorem żartu. Raport RAYUELA o młodzieży
Krzysztof Fiedorek
Badanie przeprowadzone w pięciu krajach ujawnia brutalną prawdę: przemoc w sieci nie rozkłada się równo. To cyfrowa mapa uprzedzeń, która rani najmocniej tych, którzy najbardziej odstają. "To tylko żart". Tak często zaczyna się przemoc, którą młodzi przeżywają w milczeniu.
Zaufanie do mediów społecznościowych. Youtube wygrywa z TikTokiem i X
Krzysztof Fiedorek
Czy Polacy naprawdę ufają mediom społecznościowym? Nowe badanie pokazuje ogromne różnice oceny najważniejszych kanałów. Zaufanie trafia tam, gdzie jest autentyczność, a nie algorytm. Rośnie rola ludzi, spada znaczenie marek.
Sztuczna inteligencja w redakcjach. Trzy realia ery AI w mediach
Krzysztof Fiedorek
Według raportu Europejskiej Unii Nadawców, wiele redakcji już korzysta z AI, ale nadal nie ufa jej w pełni. Odbiorcy nie chcą "robotycznych" wiadomości, a same technologie - choć szybkie - bywają kosztowne, zawodne i zaskakująco… ludzkie w błędach.
Podobne artykuły:
Media oczami Polek. Oto, co oglądają i czytają
Bartłomiej Dwornik
Agencja mediowa ACR sprawdziła, jak polskie kobiety korzystają z telewizji i internetu. Wiemy też co najchętniej czytają i jak reagują na przekazy reklamowe.
Najtragiczniejszy rok dla dziennikarstwa. 124 ofiary śmiertelne w 2024
Krzysztof Fiedorek
Rok 2024 był najbardziej śmiercionośnym dla przedstawicieli mediów od początku monitorowania tych danych przez międzynarodowy Committee to Protect Journalists. Tragiczne wskaźniki, opublikowane w najnowszym raporcie specjalnym CPJ, były najwyższe w większości monitorowanych kategorii.
Polacy w internecie. Raport RegionyNEXERY 2024
KFi
Ponad 40% Polaków pracuje zdalnie lub hybrydowo, młodzież jest online średnio 9 godzin dziennie, a prawie połowa z nas świadomie korzysta z internetu rzeczy IoT. Raport #RegionyNEXERY 2024 odkrywa zaskakujące fakty o naszej cyfrowej rzeczywistości.
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.
