in English
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.
Zaskoczenie: Wideo już NIE RZĄDZI [NAPISY] 👇
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.
PRZERWA NA REKLAMĘ
Najnowsze w dziale Rynek medialny:
Kto ufa artykułom pisanym przez sztuczną inteligencję? Wyniki badania z Chin
Krzysztof Fiedorek
Młodzi czytelnicy ufają maszynom bardziej niż ludziom. W odbiorze informacji wolą chłodny obiektywizm algorytmów od ludzkiej emocjonalności. Bo wierzą, że artykuły tworzone przez AI są obiektywne. A im częściej mają z nimi kontakt, tym rzadziej dostrzegają w nich krzywdzące uprzedzenia.
Kto naprawdę steruje wiadomościami w internecie? Badanie z Hiszpanii
Krzysztof Fiedorek
Analiza ponad trzynastu tysięcy artykułów ujawnia zakulisowe mechanizmy hiszpańskich mediów cyfrowych. Lewicowe portale odpowiadają za 50,33 procent tekstów o lobbingu. Lobby energetyczne generuje 63,41 procent publikacji. Tylko jeden dziennik ocenia grupy nacisku pozytywnie.
Dzieci i sztuczna inteligencja. Rośnie pokolenie globalnego eksperymentu
Joanna Sokołowska
Z analizy UNICEF opartej na nowych danych z 10 krajów wynika, że co najmniej 20 mln dzieci korzystało już ze sztucznej inteligencji (AI). Wiele z nich wyprzedza dorosłych, przejmując te technologie w tempie ponad trzykrotnie szybszym.
Podobne artykuły:
Antyukraińskie treści w social mediach. Raport IMMxDemagog
Katarzyna Ozga
W okresie trzech miesięcy od 1 listopada 2022 w polskim internecie odnotowano niemal 180 tys. przekazów deprecjonujących Ukrainę i Ukraińców - wynika z badania przeprowadzonego przez analityków Instytutu Monitorowania Mediów (IMM) we współpracy ze Stowarzyszeniem Demagog.
Stowarzyszenie Dziennikarzy i Mediów Internetowych
Witold Filipowicz
23 listopada 2005 roku, w Warszawie oficjalnie powstało Stowarzyszenia Dziennikarzy i Mediów Internetowych - niepolityczna organizacja o charakterze zawodowym.
Eksperyment Milgrama 2023. AI może nakłonić do przemocy
KrzysztoF
Naukowcy z Uniwersytetu SWPS powtórzyli słynny eksperyment Milgrama, w którym badani byli nakłaniani do wyrządzania bólu innej osobie na polecenie autorytetu. Tym razem autorytetem był robot. To pierwsze badanie, które pokazuje, że ludzie są skłonni szkodzić innemu człowiekowi, gdy robot nakazuje im to zrobić.
Misja jak z TVP, czyli po co dzieciom mądre pismo
Bartłomiej Dwornik
- Nasz produkt musi sam się obronić, choć nie jest czysto komercyjny - podkreśla Krzysztof Ziomek, redaktor naczelny i wydawca nowego dwumiesięcznika dla dzieci "Cudaczek i Przyjaciele".
