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.

Udostępnij znajomym:

Najnowsze w dziale Rynek medialny:

Rynek reklamy 2025. Polska na tle Europy i świata

Marcin Grządka
Globalny rynek reklamowy rośnie w 2025 roku w tempie 8,8% i osiągnie wartość 1.14 biliona dolarów. Wynik branży w Europie notuje nieco niższą dynamikę, na poziomie 5,8%. W tym zestawieniu Polska wypada wyraźnie powyżej średniej. Zanotujemy w tym roku wzrost o 8,9% i wartość 18,56 mld zł - szacuje WPP Media w dorocznym raporcie "This Year Next Year".

Rynek prasy drukowanej 2025. Trzy globalne trendy

Krzysztof Fiedorek
Wartość rynku to 359,53 miliarda dolarów, jednak erozję widać gołym okiem. Spadek dla gazet wyniesie -2,3 procent. Mimo to, druk zachowuje siłę: generuje 76 procent przychodów z subskrypcji i cieszy się 82-procentowym zaufaniem konsumentów. Przyszłość branży definiują hybrydowe strategie i niszowa specjalizacja.

Dziennikarstwo w erze AI. Dlaczego odbiorcy wolą ludzi od maszyn

Krzysztof Fiedorek
Tylko 12% ludzi akceptuje wiadomości tworzone wyłącznie przez AI, a aż 62% woli te pisane przez ludzi. Jednocześnie tylko 19% zauważa oznaczenia wskazujące na użycie sztucznej inteligencji, a młodzi odbiorcy proszą AI, żeby... wytłumaczyła im treść informacji. To wnioski z raportu Reuters Institute na temat sztucznej inteligencji w mediach.

Podobne artykuły:

Dziennikarze i medioznawcy. Pola i formy współpracy [LINK]

Adam Szynol
Europejskie Obserwatorium Dziennikarskie zorganizowało panel dyskusyjny z udziałem teoretyków i praktyków mediów w ramach ogólnokrajowej konferencji naukowej „Studia i perspektywy medioznawcze”. Debatę przygotował Instytut Dziennikarstwa i Komunikacji Społecznej Uniwersytetu Wrocławskiego.

Jak korzystamy z telewizorów. Rodzinne oglądanie telewizji

Newseria Biznes
Pomimo ciągłego rozwoju internetu i mediów społecznościowych, dla ponad 40 proc. Polaków telewizja jest wciąż głównym źródłem informacji. Jak wskazują wyniki badań zleconych przez TP Vision, 97% polskich gospodarstw domowych ma telewizor, a ponad połowa z nich - dwa lub więcej.

Jak media wpływają na poglądy polityczne. Raport Uniwersytetu SWPS

BARD
Socjologowie z Uniwersytetu SWPS zbadali rolę źródeł informacji w budowaniu preferencji politycznych. Naukowcy sprawdzili też, jak informacje podawane przez telewizję, radio, prasę i internet wpływają na postawę obywateli.

Jak dziennikarze korzystają z mediów społecznościowych

Multi Communications
Do częstego profesjonalnego korzystania z mediów społecznościowych w pracy zawodowej przyznaje się 2/3 dziennikarzy w naszym kraju. Największym zaufaniem obdarzają blogi.

więcej w dziale: Rynek medialny