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:
Dziennikarstwo śledcze w Europie. Redakcje mierzą się z presją
KFi, Newseria
Przedstawiciele mediów i polityki wskazują na trudną sytuację dziennikarstwa śledczego w Europie. Redakcje informacyjne niechętnie inwestują w ten segment z uwagi na wysokie koszty i duży nakład czasu oraz pracy. Przede wszystkim obawiają się jednak postępowań sądowych.
Media kontra dezinformacja na temat energetyki. Raport IMM
Joanna Rafał
Co piąty komunikat w sieci o energetyce może być dezinformacją. W latach 2022–2025 odnotowano blisko 70 tys. publikacji przestrzegających przed dezinformacją wokół tego strategicznego sektora, które wygenerowały zasięg 1,19 mld kontaktów z przekazem.
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".
Podobne artykuły:
Global Attention Benchmark Report. DoubleVerify bada angażowanie reklamą
Marcin Grządka
Branże takie jak Media & Sport, Zdrowie & Farmacja oraz Edukacja osiągają najwyższe wskaźniki Attention, czyli przyciągania uwagi i zaangażowanie odbiorców reklamy. Po drugiej stronie skali znalazły się Podróże, Usługi Finansowe i Telekomunikacja, w których wskaźniki uwagi osiągały najgorsze rezultaty.
Influencerzy zarabiają za dużo. Raport No Fluff Jobs
KrzysztoF
Zdaniem prawie 70 proc. Polaków influencerzy zarabiają za dużo, a u 54 proc. budzą najmniejszą sympatię ze wszystkich zawodów. Równie niskim poważaniem wśród ankietowanych przez No Fluff Jobs cieszą się tylko politycy. Za mało zarabiają natomiast pielęgniarki oraz… rolnicy.
Płatne treści w internecie. Czy Polacy są skłonni za nie płacić?
Aleksandra Andreasik, Joanna Trybuchowska
Co czwarty polski internauta słyszał o systemie płatnego udostępniania treści prasowych Piano, ale jedynie 1,4% wyraża zainteresowanie zakupem abonamentu.
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.
