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:

Dzieci i sztuczna inteligencja. Rośnie pokolenie globalnego eksperymentu

Joanna Sokołowska
Z analizy UNICEF opartej na nowych danych z 10 krajów wynika, że co najmniej 20 mln dzieci korzystało już ze sztucznej inteligencji (AI). Wiele z nich wyprzedza dorosłych, przejmując te technologie w tempie ponad trzykrotnie szybszym.

Nowe pokolenia i koniec tradycyjnych wiadomości. Raport Reuters Institute

Krzysztof Fiedorek
Tradycyjne media informacyjne tracą kontakt z najmłodszym pokoleniem odbiorców, które dorastało w cyfrowym środowisku. Młodzi ludzie w wieku od 18 do 24 lat spędzają czas bez przerwy w sieci i oczekują od wydawców świeżego podejścia do prezentowania rzeczywistości - wynika z raportu Reuters Institute.

Telewizory w Europie, USA i Chinach. Co i jak na nich oglądamy

Paweł Sobczak
Badanie Living Room Study pokazuje znaczące różnice w konsumowaniu treści wideo w różnych regionach świata. To wynik odmiennych ekosystemów medialnych, ukształtowanych przez dekady lokalnego nadawania, dostępności kanałów oraz silnych uwarunkowań kulturowych.

Podobne artykuły:

Czytelnictwo prasy w Polsce. Bogaci czytają dziesięć razy częściej

BARD
Osoby bogate i zamożne czytają prasę nawet dziesięciokrotnie częściej prasę od statystycznego Polaka – wynika z raportu Polskich Badań Czytelnictwa. Sięgają przeważnie po miesięczniki i poświęcają na lekturę około godziny dziennie. Tylko 18% osób w tej grupie nie czyta pracy wcale.

PublBox. Wszystkie media społecznościowe w jednym miejscu

Krzysztof Fiedorek
Recenzja serwisu do planowania i publikowania postów na Facebooku, Twitterze, Instagramie, Pintereście, YouTube, LinkedIn i innych. Platforma przyda się wszystkim, prowadzącym działania w wielu social mediach i potrzebującym wsparcia w sprawnym zorganizowaniu pracy. [artykuł sponsorowany]

Ile zarabiają dziennikarze. Analiza danych za rok 2018

BARD
Jaka jest mediana płac na stanowisku dziennikarza i od czego zależy wysokość wynagrodzenia? Na jakie dodatkowe benefity może liczyć osoba zatrudniona w redakcji? Sprawdziliśmy aktualne dane, publikowane przez największe polskie portale rekrutacyjne. Statystyczny dziennikarz zarabia poniżej średniej krajowej.

Klasyczne media cytowane chętniej niż internet. Ranking IMM za 2017

BARD
Dziennik Rzeczpospolita, Radio Zet oraz RMF FM otwierają zestawienie najczęściej cytowanych mediów w 2017 roku. W pierwszej dziesiątce znalazł się tylko jeden portal internetowy, Onet.pl. Ranking najbardziej opiniotwórczych mediów Instytutu Monitorowania Mediów ranking zdominowały media klasyczne.

więcej w dziale: Rynek medialny