menu szukaj
tygodnik internetowy ISSN 2544-5839
nowe artykuły w każdy poniedziałek
tytuł monitorowany przez IMM i PSMM
zamknij
banner OOO Przekaż Datek

7.08.2023 Rynek medialny

Machine Learning (ML) czyli uczenie maszynowe w produkcji filmowej

Arkadiusz Murenia, www.wartoobejrzec.pl

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) czyli uczenie maszynowe w produkcji filmowej
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:

dodaj na Facebook prześlij przez Messenger dodaj na Twitter dodaj na LinkedIn

PRZERWA NA REKLAMĘ

Zobacz artykuły na podobny temat:

Wpływ zakazu handlu w niedziele na sprzedaż prasy

Dariusz Materek
Jeśli od stycznia 2018 roku w dwie niedziele każdego miesiąca sklepy będą nieczynne, odbije się to również na sprzedaży prasy. W niewielkim stopniu, ale - jak wynika z analiz Kolportera - są jednak kategorie prasowe, które charakteryzują się wysoką sprzedażą właśnie w niedziele.

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).

Content marketing w Polsce w roku 2020. Raport AdReport

Tomasz Cirmirakis
Według danych systemu monitoringu reklamy online w poprzednim roku zrealizowano ponad 11 tysięcy działań o charakterze content marketingowym. Najwięcej, bo prawie 3 tysiące na stronach Grupy RAS Polska.

Dlaczego warto czytać lokalne gazety i portale informacyjne?

artykuł sponsorowany
W dobie globalizacji i dominacji dużych, międzynarodowych mediów, warto zwrócić uwagę na to, co dzieje się tuż obok nas. Lokalne media odgrywają kluczową rolę w kształtowaniu naszej świadomości społecznej, wpływając na rozwój naszych społeczności i angażując nas w bieżące wydarzenia.

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.

Możliwości współpracy mediów polskich i ukraińskich

dr Lidia Pokrzycka
Właściciele mediów na Ukrainie to przede wszystkim politycy i biznesmeni prorosyjscy, co także znajduje swoje odzwierciedlenie w jakości przekazywanych informacji.

Rynek Influencerów w Polsce 2023. Raport REACHaBLOGGER

Paweł Usakowski
Po ubiegłorocznym zawahaniu nastrojów w obliczu wojny na Ukrainie, w tegorocznym raporcie widać powracający wśród marketerów optymizm – zdecydowana większość zaplanowała na ten rok powiększenie budżetów na influencer marketing.

więcej w dziale: Rynek medialny

dołącz do nas

Facebook LinkedIn X Twitter Google RSS

praca w mediach

Wydawca, influencer
Whitepress Dziennikarz
oferty mediów lokalnych, regionalnych i ogólnopolskich Więcej

reklama

rectangle Broń.pl
Dwornik.pl • szkolenia • warsztaty • marketing internetowy

zarabiaj

Zarabiaj przez internet

więcej ofert



Reporterzy.info

Dla głodnych wiedzy

Nasze serwisy

Współpraca


© Dwornik.pl Bartłomiej Dwornik 2oo1-2o24