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) 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:

Zobacz artykuły na podobny temat:

"Polska" - sukces czy porażka?

Jarosław Jakimczyk
Nowy dziennik ogólnopolski, wydawany przez Grupę Wydawniczą Polskapresse, powinien wyjaśnić zagadkę dalszych kierunków rozwoju rynku prasowego w naszym kraju.

Antyukraińska propaganda w mediach społecznościowych. Analiza #IMMxDemagog

Katarzyna Ozga
Od 1 do 31 grudnia 2022 roku w mediach społecznościowych pojawiło się 48,8 tys. propagandowych wpisów wobec Ukrainy i Ukraińców. Jest to spadek o 33 proc. w porównaniu do listopada, w którym zmonitorowano ponad 73 tys. pejoratywnych treści często prowadzących do dezinformacji.

Konferencje prasowe w oczach dziennikarzy. Raport PAP

PAP
Atrakcyjność konferencji prasowych podnoszą: możliwość zadawania pytań, dopytywania w sytuacji braku odpowiedzi, udział osób kompetentnych w temacie spotkania oraz dostęp do internetu. To wnioski z ankiet dziennikarzy portali internetowych, prasy drukowanej, radia i telewizji, zebranych przez Polską Agencję Prasową

Dziennikarze, PR-owcy i wiedza o cyberbezpieczeństwie. Badanie PAP

PAP Mediaroom
Istnieje duży rozziew pomiędzy wiedzą teoretyczną a praktyką i codziennymi nawykami - wynika z badania „Postrzeganie cyberbezpieczeństwa przez dziennikarzy i specjalistów ds. PR w Polsce” przeprowadzonego przez Polską Agencję Prasową.

Telewizja online. Jak to jest zrobione?

Magdalena Urbańska
Tradycyjna telewizja coraz częściej ustępuje miejsca telewizji online.Rosnąca popularność Internetu oraz zmiany pokoleniowe przyczyniły się do powstania nowego modelu konsumpcji treści multimedialnych.

Media oczami Polek. Oto, co oglądają i czytają

Bartłomiej Dwornik
Agencja mediowa ACR sprawdziła, jak polskie kobiety korzystają z telewizji i internetu. Wiemy też co najchętniej czytają i jak reagują na przekazy reklamowe.

Sztuczna inteligencja JUŻ prześciga ludzi w kreatywności

Krzysztof Fiedorek
ChatGPT, model sztucznej inteligencji oparty na silniku GPT-4, osiągnął lepsze wyniki niż zdecydowana większość studentów w standardowym teście twórczego myślenia Torrance’a oceniającym kreatywność. Badanie przeprowadzili naukowcy z Uniwersytetu w Montanie.

więcej w dziale: Rynek medialny