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.
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:
AI zmienia zasady gry. Nowe oblicze wyszukiwania w internecie
KFi
Połowa konsumentów w USA korzysta już z wyszukiwania wspieranego sztuczną inteligencją. Do 2028 roku decyzje zakupowe o wartości 750 miliardów dolarów będą zapadać właśnie za pośrednictwem AI. Takie wnioski przedstawia raport McKinsey "Winning in the age of AI search".
Jak uciszyć fake newsy? Młodzi Latynosi popierają cenzurę internetu
Krzysztof Fiedorek
W Brazylii sąd zamknął platformę X, odcinając 40 milionów użytkowników. W Kolumbii 70% obywateli chce kontroli informacji, a w Chile aż 75% młodych popiera cenzurę fake newsów. Czy bezpieczeństwo informacyjne zamiast wolności słowa to początek nowego trendu? [BADANIE]
Kobiety i komunikacja. Czy ktoś słucha Polek?
Krzysztof Fiedorek
Marki mówią, że rozumieją kobiety. Media twierdzą, że mówią ich językiem. Tymczasem raport "Polki 2025" pokazuje, że większość przekazów wciąż trafia obok. Kobiety nie chcą pustych haseł. Oczekują dialogu, który naprawdę ich dotyczy.
Podobne artykuły:
Co dalej z Wikipedią? Wywiad z Jimmym Walesem
Bartłomiej Dwornik
Jimmy Wales, twórca Wikipedii zdradza, jak największa, internetowa encyklopedia świata będzie zmieniać się w najbliższym czasie i czy nadal będzie fundacją.
Safari wyprzedziło Operę. Nowe rozdanie na rynku przeglądarek w Polsce
Krzysztof Fiedorek
Latem 2024 roku na rynku przeglądarek w Polsce doszło do historycznego wydarzenia. W lipcu i sierpniu Safari po raz pierwszy wyprzedziła Operę na wszystkich urządzeniach. Dane z raportu StatCounter wskazują, że przeglądarka Apple zachowuje stabilny udział w rynku, podczas gdy Opera stopniowo, lecz wyraźnie traci pozycję.
Uczniowie słuchają radia. Padł rekord w tej grupie wiekowej
Krzysztof Głowiński
W ostatnim kwartale 2011 roku zasięg dzienny radia wśród osób w wieku 15-19 lat wyniósł ponad 85 procent. To o blisko 4 punkty procentowe więcej, niż rok wcześniej.
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.
