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.

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:

PRZERWA NA REKLAMĘ

Zobacz artykuły na podobny temat:

Strona nie jest mobile-friendly? W trzy sekundy zniechęci użytkownika

infoWire.pl
Być może już niedługo komputery stacjonarne będą służyć nam tylko do pracy, a szukać interesujących treści w internecie będziemy wyłącznie na urządzeniach mobilnych. Generowany na nich ruch w sieci już od kilku lat przewyższa ten pochodzący z urządzeń stacjonarnych

Najczęstsze błędy w polskim internecie. Raport NadWyraz.com

Maciej Piotrowski
Analiza objęła 182 błędy językowe za okres 12 miesięcy. Łączna liczba otrzymanych i przeanalizowanych błędów wyniosła 4 481 361. Oprócz tradycyjnych błędów językowych pierwszy raz w historii analizie poddano tzw. memobłędy (np. somsiad, hora curka). Internauci dziennie publikowali 11 055 błędów, co oznacza błąd co 8 sekund!

Popularność treści gamingowych w polskim internecie. Badanie IQS

Karolina Kałużyńska
63% osób w badanej grupie graczy w wieku 9-55 ogląda przynajmniej jeden polski kanał gamingowy. To niemal 11 milionów osób z populacji graczy w Polsce szacowanej przez IQS w badaniu "Game Story" na 17 284 000 osób.

Czytaj cyfrowe wydania gazet i magazynów w PDF, EPUB i MOBI [LINK]

AUTOPROMOCJA Reporterzy.info
Najpopularniejsze dzienniki, tygodniki, dwutygodniki i miesięczniki w elektronicznych formatach PDF, EPUB i MOBI. Do czytania na komputerze, smartfonie i czytniku. Najnowsze wydania, numery archiwalne i prenumerata w zasięgu kilku kliknięć. Zajrzyj do naszego Sklepu Reporterzy.info

Sztuczna inteligencja na uczelniach. Zakaz dla studentów nic nie da

Iga Leszczyńska
Zdaniem ekspertów studenci używają ChatGPT, ale odgórny zakaz wykorzystywania narzędzi bazujących na AI nie jest i nie będzie skuteczny. Należy zmienić metody weryfikacji wiedzy i umiejętności studentów. Środowisko akademickie nie może udawać, że problem nie istnieje.

Influencerzy w Polsce. Mają wpływ na decyzje 3/4 swoich fanów

Newseria
Badania pokazują, że influencerzy mają pozytywny wpływ na nastrój swoich fanów, skłaniają do zmiany przyzwyczajeń, odwiedzania polecanych miejsc lub zakupu określonych produktów. 21 mln Polaków śledzi co najmniej jednego influencera, a trzech na czterech ulega jego wpływom.

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.