menu szukaj
tygodnik internetowy ISSN 2544-5839
nowe artykuły w każdy poniedziałek
tytuł monitorowany przez IMM i PSMM
zamknij
REKLAMAAmazon Prime

7.08.2023 Rynek medialny

Machine Learning (ML) czyli uczenie maszynowe w produkcji filmowej

Arkadiusz Murenia, www.wartoobejrzec.pl

Zastosowanie technologii Machine Learning (ML) w produkcji filmowej może mieć kluczowe znaczenie dla sukcesu filmu, zarówno pod względem artystycznym, jak i komercyjnym

Machine Learning (ML) czyli uczenie maszynowe w produkcji filmowej
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.

Czytaj prasę w PDF
  • 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.

Czytaj prasę w PDF
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:

dodaj na Facebook prześlij przez Messenger dodaj na Twitter dodaj na LinkedIn

PRZERWA NA REKLAMĘ

Zobacz artykuły na podobny temat:

Nowe badanie PBC. Zaangażowanie w reklamę

Izabela Sawczak
Polskie Badania Czytelnictwa wprowadzają na stałe badanie rzeczywistych zachowań respondentów skupionych na reklamie prasowej. Celem nowego badania jest dostarczenie rynkowi danych dowodzących, że reklama w prasie spełnia ważne funkcje w mediaplanie: jest czytana z uwagą i skupieniem - angażuje czytelnika!

Informacje lokalne z internetu. Badanie PBI

Joanna Trybuchowska
Internauci informacji na temat swojego regionu najchętniej szukają w internecie. W przeciągu dwóch lat znacznie poszerzył się zakres informacji na ten temat. Wzrósł także odsetek osób dzielących się nimi za pośrednictwem sieci.

Czytelnictwo pism branżowych w Polsce 2024. Raport PBC

Sylwia Markowska
76% czytelników pism branżowych jest odpowiedzialnych za decyzje zakupowe w swoim miejscu pracy. PBC, aby pogłębić wiedzę o funkcji prasy branżowej i jej sposobie czytania przebadało 2051 respondentów z 5 różnych branż uzyskując najświeższe informacje na temat zwyczajów czytelniczych tego segmentu prasy w Polsce.

Muzyka w mediach społecznościowych jako niecodzienna terapia

BARD
W ramach nowatorskiego projektu terapeutycznego Fundacji Na Ratunek Dzieciom z Chorobą Nowotworową Szymon i Bartek, pacjenci kliniki onkologicznej napisali tekst piosenki, zaprosili ulubioną panią doktor, złapali za mikrofony, zarapowali i nagrali stylizowany na lata 90. teledysk [Reporterzy.info polecają]

"Polska". Sukces czy porażka?

Jarosław Jakimczyk
Nowy dziennik ogólnopolski, wydawany przez Grupę Wydawniczą Polskapresse, powinien wyjaśnić zagadkę dalszych kierunków rozwoju rynku prasowego w naszym kraju.

Co dalej z Wikipedią? Wywiad z Jimmym Walesem

Bartłomiej Dwornik
Jimmy Wales, twórca Wikipedii zdradza, jak największa, internetowa encyklopedia świata będzie zmieniać się w najbliższym czasie i czy nadal będzie fundacją.

Trendy w komunikacji. Te trzy zostaną z nami na dłużej

Newseria Biznes
Generacja Z, reels i TikTok oraz hedonizm. Internetowa komunikacja w 2022 roku podąża ścieżkami, z których szybko nie zejdzie. Żeby się na nich odnaleźć i skutecznie je wykorzystać, warto je dobrze poznać. Nowe trendy wytyczają nowe kierunki i potrzeby w komunikacji i w marketingu.

więcej w dziale: Rynek medialny

dołącz do nas

Facebook LinkedIn X Twitter Google RSS

praca w mediach

Wydawca, redaktor
praca stacjonarna i online Dziennikarz, reporter
oferty mediów lokalnych, regionalnych i ogólnopolskich Więcej

reklama

WhitePress - zarabiaj na swojej stronie
Dwornik.pl • szkolenia • warsztaty • marketing internetowy

zarabiaj

Zarabiaj przez internet

więcej ofert



Reporterzy.info

Dla głodnych wiedzy

Nasze serwisy

Współpraca


© Dwornik.pl Bartłomiej Dwornik 2oo1-2o24