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.
Zobacz, jak rodził się clickbait [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:
Influencerzy i social video rządzą informacją. Digital News Report 2025
Krzysztof Fiedorek
Przyszłość informacji dyktują sekundy wertykalnych klipów. TikTok, YouTube i armia influencerów odrywają odbiorcę od telewizyjnych odbiorników i stron gazet. Kto opanuje ten nowy puls, przejmie nie tylko uwagę, lecz także władzę nad narracją.
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.
Podobne artykuły:
Największe grupy i agencje mediowe w Polsce. Ranking COMvergence
Marcin Grządka
Ranking „Media Agency, Billings & Market Shares”, opublikowany przez COMvergence, podsumowuje rok 2023 pod względem obrotów i udziałów rynkowych. W kategorii grup mediowych pierwsze miejsce zajęła GroupM. W kategorii agencji liderem jest EssenceMediacom.
Cudowny świat bez... "Gazety Wyborczej"
Magdalena Wierzchowska, Puls Biznesu
Marzenia polityków o wygranej z mediami są iluzją. Ich absurdalne wypowiedzi trudno traktować jako zagrożenie - twierdzi prezes Agory w rozmowie z Pulsem Biznesu.
Badania na temat wideo w internecie. Tak oglądają Polacy
Gabriela Jakimik
Połowa badanych przez IAB internautów w tradycyjnej TV ogląda tylko programy na żywo i filmy dokumentalne. Natomiast wszystkie pozostałe materiały (seriale, filmy, sport) głównie w sieci.
Kobiety w mediach 2025. Władza w redakcjach nie zna równości
KFi
Tylko 27% redaktorów naczelnych w mediach to kobiety, mimo że stanowią 40% dziennikarzy. W 9 z 12 krajów analizowanych przez Reuters Institute, kobiety w mediach rzadziej awansują. Wygląda na to, że równość w redakcjach nie nadąża za społeczeństwem. A różnic jest znacznie więcej.
