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:

Najbardziej ogłupiające programy telewizyjne. Ranking Wprost

Magdalena Rigamonti, Bartosz Janiszewski
W typowaniu udział wzięli specjaliści od mediów, dziennikarze i ci, którzy w mediach występują.

Czy kinematografia potrafi przewidzieć przyszłość?

dr Małgorzata Bulaszewska
Powstało tak wiele filmów science fiction, że czasami zastanawiamy się, czy widziane na ekranie technologie już istnieją na świecie, czy to tylko wizja twórców. Czy możemy mówić o wizjonerskich właściwościach sztuki filmowej w określaniu kierunków rozwoju naukowego, technologicznego, społecznego i kulturowego rozwoju człowieka?

Publiczni nadawcy i newsy w social media. Badanie Reuters Institute

BARD
Na Facebooku i Twitterze najaktywniejszy jest Franceinfo, internetowe ramię publicznego radia i telewizji z Francji. Z Instagrama najintensywniej korzysta brytyjskie BBC. Najmniej pracowników dba o media społecznościowe włoskiego RAI, choć wcale nie są one najskromniejsze. Reuters Institute zbadał aktywność newsową w mediach społecznościowych największych nadawców publicznych Europy.

Technologie wizualne. Trendy i prognozy Panasonic Connect

Chad Kunimoto
Interaktywność staje się kluczowym elementem w różnych obszarach życia, takich jak handel, sztuka, rozrywka, muzea, lokalne atrakcje oraz występy na żywo. Wzrost zapotrzebowania na taki sposób zaangażowania publiczności przyciąga uwagę wielu projektantów atrakcji, którzy coraz częściej uwzględniają go w swoich pracach.

Kim są użytkownicy ChatGPT? Analiza PSMM, Gemius i PBI

PSMM
Blisko 100 tysięcy publikacji na temat ChatGPT pojawiło się w polskojęzycznych mediach zaledwie kilka miesięcy po premierze rozwiązania na rynku. Najwięcej czasu na stronie firmy spędzają młode kobiety, a liczba polskich użytkowników ChatGPT w kwietniu 2023 osiągnęła prawie 3 miliony.

Trendy w mediach i rozrywce. Prognozy DataArt na rok 2019

KF
Rosnąca konsumpcja treści na urządzeniach mobilnych, zwiększony popyt na usługi na życzenie oraz dynamiczny rozwój user-generated content to trendy, które zdominują sektor technologiczny w 2019 roku, przewiduje DataArt, globalna firma konsultingowa w sektorze technologicznym.

Prognozy dla rynku mediów i rozrywki. Cyfryzacja i mobile

Roksana Gowin
Globalny rynek mediów i rozrywki w najbliższych 5 latach będzie rósł w tempie 5% rocznie, osiągając w 2018 roku wartość 2,2 bln dolarów - zapowiadali w 2014 roku eksperci PwC. Polski rynek miał rosnąć w tempie 3,7% i w 2018 roku będzie warty 12,6 mld dolarów.