7.08.2023 Rynek medialny

Machine Learning (ML) czyli uczenie maszynowe w produkcji filmowej

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) 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:

PRZERWA NA REKLAMĘ

Zobacz artykuły na podobny temat:

Niepokorni za bramę

Krystyna Mokrosińska
Pewna gazeta pozbyła się uprawiającego dziennikarstwo śledcze redaktora, bo jego artykuły powodowały sądowe procesy - cywilne przeciw gazecie i karne przeciw "bohaterom" prasowych enuncjacji (swoisty paradoks prawa).

"Mordo ty moja" wyrażeniem roku 2007

Wirtualna Polska
"Mordo ty moja" to sformułowanie, które w 2007 roku zrobiło największą karierę medialną. Taką opinię wyraziło 45% internautów biorących udział w specjalnej sondzie Wirtualnej Polski.

Podcasty w Polsce. Storytel zbadał kto, jak i kiedy ich słucha

BARD
Połowa polskich internautów deklaruje, że zna pojęcie podcastu, ale pierwsze badanie tego zjawiska w naszym kraju pokazuje, że wciąż sięgamy po nie rzadziej niż za oceanem - wynika z badania Storytel Polska.

Najbardziej opiniotwórcze media w Polsce w 2007 roku

Instytut Monitorowania Mediów
Najbardziej opiniotwórczym medium 2007roku została Rzeczpospolita. Liderem wśród stacji telewizyjnych jest TVN24, a radiowych - RMF FM.

We Wrocławiu władza urabia dziennikarzy

Bartosz Chochołowski
Dlaczego Wrocław ma taką dobra prasę w Polsce? Z nagrania dokonanego przez reportera TOK FM wynika, że rzecznik prezydenta oraz szef biura prasowego szantażują dziennikarza.

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.

Zaufanie do informacji w mediach. Badanie Press Club Polska

Bartłomiej Dwornik
Polacy w większości ufają informacjom przekazywanym przez media. Najbardziej tym, dotyczącym tematyki społecznej. Najmniej takim, które poruszają kwestie polityczne - wynika z badania przeprowadzonego przez firmę Danae na zlecenie Press Club Polska, AXA i Provident.