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:

Freelancerzy 2025, czyli wolni strzelcy w mediach i reklamie. Raport Useme

Krzysztof Fiedorek
Współczesny rynek mediów i komunikacji stawia przed niezależnymi twórcami zupełnie nowe wyzwania. Tradycyjne usługi ustępują miejsca bardziej złożonym formom przekazu. Najpopularniejsze branże, w których działają polscy freelancerzy, koncentrują się wokół obecności firm w sieci oraz treści wizualnych.

Treści wideo w Polsce. Co, jak, gdzie i na czym oglądamy

Paweł Sobczak
Treści wideo oglądane zdalnie, ale usługi streamingowe głównie w domowym zaciszu. Tak można podsumować to, w jaki sposób konsumowali kontent audiowizualny w 2025 Polacy. To wynik analizy badania przeprowadzonego przez SW Research oraz danych firmy MEGOGO.

Jak sztuczna inteligencja przeinacza wiadomości. Analiza PBC

Sylwia Markowska
W wiadomościach streszczanych przez najpopularniejsze modele w języku polskim aż 46% odpowiedzi zawierało co najmniej jeden istotny błąd, 27% miało poważne problemy ze źródłami (brakujące, wprowadzające w błąd lub nieprawidłowe), a 19% zawierało halucynacje i nieaktualne informacje.

Podobne artykuły:

Bańki informacyjne. Badanie użytkowników Instagrama, Tik Toka i You Tube

Urszula Kaczorowska
Aż 96 proc. czasu spędzonego w internecie ludzie poświęcają na wszystko, tylko nie konsumowanie informacji. Tylko 6 proc. treści, którą użytkownicy Facebooka widzą na swoim profilu, dotyczy wiadomości społeczno-politycznych (wliczając w to treść śmiesznych memów i rolek). I tylko połowa tej treści jest zgodna z ich przekonaniami.

Propaganda w wolnej prasie

David Ross
Wywiad z Edem Hermanem, emerytowanym profesorem Wharton School na University of Pennsylvania, współautorem książki "Manufacturing Consent" ("Produkowanie zgody").

Nowy gracz na rynku pism dla dzieci. Cudaczek i Przyjaciele

Bartłomiej Dwornik
Dwumiesięcznik wydawnictwa Orangeblue z Poznania ma 56 stron, 40 tysięcy nakładu i promocyjną cenę 4,99 zł. Rzuca rękawicę dominującemu na rynku wydawnictwu Egmont.

Przyszłość lokalnych informacji. Analiza Reuters Institute

BARD
Wydawcy lokalnej prasy wyraźnie przegrywają wyścig o czytelnika z internetem. Drukowana prasa lokalna jest źródłem informacji jedynie dla kilkuprocentowego odsetka lokalnych społeczności - wynika z badania Reuters Institute, cytowanego przez European Journalism Observatory.

więcej w dziale: Rynek medialny