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:

Żółta Plakietka. Dokument Jana Bluza o więźniach politycznych na Białorusi

BARD
Wyobraź sobie, że piszesz trzy posty na portalu społecznościowym. Za kilka kliknięć w klawiaturę dostajesz trzy lata kolonii karnej. Brzmi jak ponury żart? Dla więźniów politycznych na Białorusi to codzienność, którą Jan Bluz pokazuje w dokumencie "Żółta Plakietka", zrealizowanym przy wsparciu Centrum Pulitzera.

Rynek reklamy 2025. Polska na tle Europy i świata

Marcin Grządka
Globalny rynek reklamowy rośnie w 2025 roku w tempie 8,8% i osiągnie wartość 1.14 biliona dolarów. Wynik branży w Europie notuje nieco niższą dynamikę, na poziomie 5,8%. W tym zestawieniu Polska wypada wyraźnie powyżej średniej. Zanotujemy w tym roku wzrost o 8,9% i wartość 18,56 mld zł - szacuje WPP Media w dorocznym raporcie "This Year Next Year".

Rynek prasy drukowanej 2025. Trzy globalne trendy

Krzysztof Fiedorek
Wartość rynku to 359,53 miliarda dolarów, jednak erozję widać gołym okiem. Spadek dla gazet wyniesie -2,3 procent. Mimo to, druk zachowuje siłę: generuje 76 procent przychodów z subskrypcji i cieszy się 82-procentowym zaufaniem konsumentów. Przyszłość branży definiują hybrydowe strategie i niszowa specjalizacja.

Podobne artykuły:

Monitoring mediów. Wyzwaniem są social media i regulacje prawne

Klaudia Kulczycka
Firmy monitorujące media w światowym badaniu FIBEP, dotyczącym sytuacji w branży w większości dobrze oceniają swoją kondycję finansową i przewiduje dalszy wzrost dochodów.

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.

Czytelnicy portali internetowych w Polsce. Analiza lojalności

Bartłomiej Dwornik
Wśród portali informacyjnych najwięcej użytkowników ma Onet. Jednak pod względem lojalności internautów przegrywa z Wirtualną Polską. Gdyby natomiast brać pod uwagę czytelników informacji, zdecydowanie wygra Gazeta, która z kolei słabo pozycjonuje się w Google.

Media regionalne - sukcesy i porażki

dr Lidia Pokrzycka, Katarzyna Bernat
W małym środowisku dziennikarze nie są ludźmi anonimowymi. To utrudnienia prowadzenie dziennikarstwa śledczego, ale pozwala szybciej zdobywać informacje.

więcej w dziale: Rynek medialny