menu szukaj
tygodnik internetowy ISSN 2544-5839
nowe artykuły w każdy poniedziałek
tytuł monitorowany przez IMM i PSMM
zamknij
Czytaj gazety  PDF. Na kmputerze, czytniku, tablecie i smartfonie.

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.

REKLAMA

  • 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.

REKLAMA

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:

Monitoring mediów. Wyzwaniem są social media i regulacje prawne

Klaudia Kulczycka
Firmy monitorujące media w światowym badaniu FIBEP, dotyczącym sytuacji w branży w większości dobrze oceniają swoją kondycję finansową i przewiduje dalszy wzrost dochodów.

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.

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.

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.

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.

Dlaczego znani influencerzy potrzebują managera?

Pamela Tomicka
Jak duże grono „fanów” trzeba mieć, aby zacząć myśleć o takiej współpracy? Jakie są zalety, a jakie koszty takiego rozwiązania? Zdradza od kuchni WhitePress, zajmujący się Influencer managementem kilkunastu popularnych twórców.

Telewizja komercyjna w RFN

Tomasz Bednarzak
Blisko 90 procent gospodarstw domowych w Niemczech korzysta z sieci kablowej bądź telewizji satelitarnej. Niemal w każdym domu można więc oglądać dziesiątki programów.

więcej w dziale: Rynek medialny

dołącz do nas

Facebook LinkedIn X Twitter Google RSS

praca w mediach

Wydawca, influencer
Whitepress Dziennikarz
oferty mediów lokalnych, regionalnych i ogólnopolskich Więcej

reklama


Rozlicz PIT i przekaż 1,5% na projekty fundacji Ogólnopolski Operator Oświaty

zarabiaj

Zarabiaj przez internet

więcej ofert


gazety w PDF i epub

Czytaj gazety w PDF i EPUB

Okładka Forbes
Forbes
Okładka Polityka
Polityka
Okładka Przegląd
Przegląd
Okładka Sieci
Sieci
więcej e-gazet

Reporterzy.info

Dla głodnych wiedzy

Nasze serwisy

Współpraca


© Dwornik.pl Bartłomiej Dwornik 2oo1-2o24