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.

Reporterzy.info polecają. Posłuchaj słowiańskich legend:

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:

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.

Kino w epoce algorytmów i AI

Arkadiusz Murenia
Czy sztuczna inteligencja zabije kreatywność twórców filmów? Najuczciwsza odpowiedź brzmi: nie, AI raczej nie zabije kreatywności twórców filmów, ale bardzo wyraźnie zmieni miejsce, w którym ta kreatywność będzie się ujawniać i przede wszystkim w jaki sposób.

Social media, dziennikarstwo i reklama. Zaufanie do treści sponsorowanych

Krzysztof Fiedorek
Czy sponsorowane treści niszczą wiarygodność w mediach społecznościowych? Wyniki badań są bezlitosne. Zwykłym wpisom redakcyjnym ufamy 87,5 procentach. Kiedy materiał opłaca bank, wskaźnik spada do 20 procent. Młodzi odbiorcy stawiają znak równości między komercją a fałszem.

Podobne artykuły:

Nowe iWoman.pl. Reaktywacja ambitnego portalu dla kobiet

BARD
Na medialny rynek wraca lifestylowy portal dla kobiet, założony w 2009 przez Grupę Money.pl, a w 2014 roku zawieszony i następnie zamknięty przez nowego właściciela - Wirtualną Polskę. Dwaj byli pracownicy Money.pl odkupili domenę i portal startuje na nowo. W nowym modelu. Bez reklam.

Najpiękniejsze słowa w polskim internecie. Analiza IMM

BARD
Polacy coraz chętniej powracają do staromodnych słów i lubią zabawy językowe – wynika z analizy Instytutu Monitorowania Mediów. Średnio sześćset razy miesięcznie w internecie pojawiły się najpiękniejsze słowa wybrane w plebiscycie „Mów do mnie pięknie…” ogłoszonym przez Bibliotekę Śląską w Katowicach

Media "czwartą władzą"?

Paulina Dużyk-Dyna
W dokumentach prawnych demokratycznych państw jest zapisane i funkcjonuje trójpodział władzy. Skąd więc wziął się termin czwartej władzy? I dlaczego to mediom przypisuje się to pojęcie?

Badanie oglądalności telewizji przy pomocy internetu rzeczy IOT

Newseria Biznes
Telewizja Polska SA prowadzi pilotażowe testy nowego systemu telemetrycznego, opartego o internet rzeczy i specjalne opaski, dokładnie rejestrujące zachowania widzów przed telewizorami. System ma być konkurencją dla pomiarów prowadzonych przez Nielsen Audience Measurement.

więcej w dziale: Rynek medialny