7.08.2023 Rynek medialny

Machine Learning (ML) czyli uczenie maszynowe w produkcji filmowej

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:

PRZERWA NA REKLAMĘ

Zobacz artykuły na podobny temat:

Zawodowi dziennikarze przestaną lekceważyć amatorów

Krzysztof Urbanowicz
Wpisy na blogach, zdjęcia i wideo tworzone przez internautów są szansą dla tradycyjnych mediów. Do takich wniosków doszli specjaliści z Deloitte Trends Predictions.

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).

Walter Niemców się nie boi

Magdalena Wierzchowska, Puls Biznesu
TVN jest silny. Atakujący nas politycy ani Polsat wzmocniony Springerem nam nie zagrożą - uważa Piotr Walter, prezes TVN.

Polacy czytają coraz mniej? Niekoniecznie!

Bartłomiej Dwornik
W wojnie o czytelnika prasa wydaje się być już zdaniem wielu medioznawców na pozycji straconej, choć oczywiście nie zniknie całkowicie. Jej głównym rywalem jest internet.

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.

Ramówki stacji telewizyjnych. Tak nadawcy walczą o widza w sieci

Patrycja Miązek
Reklamy hitów Wp.tv pojawiają się w sieci falami. Dzienna liczba emisji reklam wideo online premierowego serialu Polsatu we wrześniu nawet sześciokrotnie przekracza sumę emisji wszystkich spotów tej stacji emitowanych w sierpniu. Natomiast Netflix i Showmax utrzymują stały poziom aktywności reklamowej - wynika z najnowszego raportu firmy Gemius.

Mowa nienawiści i ekstremizm. Luki w politykach platform social media

NB
Naukowcy z Wielkiej Brytanii wykazali, że użytkownicy mediów społecznościowych nawet przez połowę czasu tam spędzanego mogą mieć styczność z przekazami z mową nienawiści i treściami ekstremistycznymi. To daje średnio około 70 minut dziennie.