Подписаться на новости
brand brand
logo logo
Сообщество робототехников

Как искусственный интеллект работает в кинопроизводстве

Как-искусственный-интеллект-работает-в-кинопроизводстве
Пятница, 19 Апреля 2019, в 10:00
Искусственный интеллект

Мы уже писали о том, как в кино создают спецэффекты и используют 3D-печать. А что насчет искусственного интеллекта? На самом деле он задействован во многих процессах: от чтения сценария и просмотра трейлеров до продвижения кинолент.

В киноиндустрии мало создать фильм, надо его еще и грамотно «продать». Однако, какие ленты в итоге смогут завоевать любовь аудитории, человек предсказать не в силах, в отличие от искусственного интеллекта. Как кинематографисты используют ИИ-технологии на разных этапах производства фильмов, читайте в нашем обзоре.

 

Искусственный интеллект оценивает сценарий

Любой фильм начинается со сценария. Когда история готова, ее представляют продюсерам, а те в свою очередь решают, запускать картину в производство или нет. Здесь оценивается множество факторов: история, развитие сюжета, режиссер, бюджет киноленты и потенциальные кассовые сборы.

В 2015 году компания ScriptBook создала одноименный алгоритм, который анализирует текст будущего фильма. Принцип его работы прост: в систему загружается сценарий в формате PDF-файла, ИИ изучает текст и через несколько минут предоставляет детальный отчет. Программа анализирует героев, разделяет их на протагонистов и антагонистов и оценивает их эмоциональность. В отчете также можно найти возраст, пол и расу предполагаемой аудитории, а также возможную сумму кассовых сборов.

Систему, основанную на машинном обучении, тренировали на 6500 уже вышедших фильмов. ИИ проанализировал 62 побывавшие в прокате киноленты студии Sony Pictures (32 из них провалились). Алгоритм определил большинство неудавшихся кинолент: 22 фильма из 32.

Лучших результатов в расчетах ИИ достиг с фильмом «Пассажиры», вышедшим в 2016 году. Система пророчила картине сборы в $118 миллионов. Реальная цифра была чуть меньше $110 миллионов.

 

Как-искусственный-интеллект-работает-в-кинопроизводстве

 

Разработчики отмечают, что алгоритм работает неидеально. Например, фильму-мюзиклу «Ла-Ла Ленд» ИИ предсказал доход в $59 миллионов, а в реальности романтический фильм с Райаном Гослингом и Эммой Стоун в главных ролях собрал $446 миллионов.

В 2016 году стартап получил инвестиции в размере $1,4 миллиона, а летом 2018-го компания официально представила разработку на кинофестивале в Карловых Варах.

По словам создательницы алгоритма Надиры Азермаи, ИИ создавался, чтобы помочь людям эффективнее определять сценарии культовых фильмов.

Сейчас система активно используется. Анализ одного сценария стоит $5000. Также компания предоставляет скидки на оценки сразу нескольких проектов.

ScriptBook — не единственная компания, которая решила использовать ИИ для анализа сценария. Другой искусственный интеллект — StoryFit позволяет предсказывать коммерческий потенциал, анализируя структуру и стиль сценариев и книг и оценивая эмоциональный настрой сюжета. ИИ используется в компании Adaptive Studios.

Кинопродюсер Ти Джей Баррак отмечает, что его студия не запускает фильмы в производство, основываясь только на выводах ИИ. Однако результаты анализа используются для того, чтобы сценаристы понимали, как лучше развивать сюжет картины.

А израильская компания Vault ML, основанная в 2015 году, создала искусственный интеллект 4CAST. Разработчики загрузили в него все данные кассовых сборов за последние 30 лет и более 400 000 сценариев фильмов. В итоге ИИ-платформа прогнозирует продажи кассовых сборов в выходные дни с точностью в 75%.

 

Искусственный интеллект и производство фильма

Ежегодно число выпущенных фильмов растет, но не каждый из них достигает коммерческого успеха. Один из громких провалов 2018 года — картина «Хан Соло: Звёздные войны. Истории» производства киностудии Walt Disney. Лента собрала в прокате $213 миллионов при бюджете в $250 миллионов. Продюсеры, режиссеры, сценаристы и предприниматели пытаются выяснить, как предсказать успех картины, и используют для этого машинное обучение.

 

Как-искусственный-интеллект-работает-в-кинопроизводстве

Кадр из фильма «Хан Соло: Звёздные войны. Истории»

 

В 2015 году ученые из Университета Айовы (США) обнаружили, что сократить бюджет киноленты и повысить ее прибыль в прокате можно еще на этапе производства. Ученые создали базу из 4000 фильмов, вышедших в период с 2000 по 2010 год, и обучили программу искать по ней общие признаки, характерные для лидеров проката.

 

Все признаки разделили на четыре группы:

  • «кто» — успешен ли режиссер и актеры главных ролей;
  • «что» — жанр и возрастной рейтинг фильма;
  • «когда» — в какое время года вышел фильм и насколько этот год был успешен для киноиндустрии;
  • группа с «гибридными признаками»: например, снимались ли приглашенные актеры раньше или появлялись ли они в данном жанре до этого.

 

Далее при помощи ИИ ученые изучали, какие признаки зависят от бюджета картины. Так, главным параметром успеха стала известность режиссера и доходы от его предыдущих киноработ. А звездность актеров гарантировала успех фильма на 46%.

 

 

Искусственный интеллект и продвижение кинолент

Успех в киноиндустрии зависит не только от хорошего сценария, но и от умения студии привлекать зрителей. Изучая сценарий, ИИ не может на 100% предсказать аудиторию, которой понравится фильм. Зрителям нужен дополнительный стимул, чтобы прийти в кинотеатр. Разумеется, сердце рекламной кампании — это трейлер. Именно он может заманить зрителей на просмотр нового фильма.

В студии 20th Century Fox решили выяснить, можно ли с помощью компьютерного зрения изучить трейлеры и выявить общие черты, которые привлекают внимание аудитории. Так, в ноябре 2018 года киностудия представила свою разработку — нейросеть Merlin Video. Она сортирует трейлеры разных фильмов по категориям и анализирует, как часто в них встречаются одни и те же объекты. В киностудии утверждают, что ИИ дает в два раза более детальную оценку аудитории, чем другие маркетинговые исследования.

Для примера разработчики взяли заключительный фильм трилогии про Росомаху — «Логан». Финальную картину о суровом мутанте студия Marvel выпустила в 2017 году. С бюджетом в 97 миллионов лента собрала в прокате более 600 миллионов.

Разработчики использовали нейросеть, чтобы понять, какие фильмы могли бы понравиться зрителям Росомахи и за что они так полюбили героя Хью Джекмана. ИИ изучил трейлер фильма и определил, какие объекты в ролике встречаются чаще всего. Merlin Video выделил метки: «борода», «дерево», «волосы на лице», «автомобиль», «мужчина» и другие.

 

Как-искусственный-интеллект-работает-в-кинопроизводстве

 

ИИ учитывал не только частоту повторения деталей, но и экранное время. По словам разработчиков, трейлеры с долгими крупными планами персонажей более характерны для драматических картин, а ролики с быстрой и частой сменой сцен — для боевиков.

Также Merlin собрал информацию о популярных фильмах, кассовых сборах, количестве их просмотров в Интернете и сравнил все данные с «Логаном». В результате получился список фильмов, которые должны понравиться фанатам Росомахи. Его киностудия сравнила с итогами опросов реальных зрителей, и получилось, что в половине случаев ИИ оказался прав.

 

Как-искусственный-интеллект-работает-в-кинопроизводстве

 

В списке совпали фильмы о супергероях: «Люди Икс: Апокалипсис», «Доктор Стрэндж» и «Бэтмен против Супермена: Рассвет правосудия». Также в нем оказался криминальный триллер «Джон Уик 2»: в нем так же, как и в «Логане», в центре событий — брутальный герой, повидавший жизнь. 

Несмотря на совпадения, многие кинокартины ИИ не угадал. Например, алгоритм посчитал, что фанатам Росомахи, должен понравиться «Тарзан». А такие очевидные рекомендации, как «Человек-муравей» и «Дэдпул», он пропустил, потому что их трейлеры были менее драматичными.

После выхода в прокат фильма-мюзикла «Величайший шоумен» в ноябре 2017 года киностудия 20th Century Fox стала использовать Merlin Video постоянно. Разработчики для анализа используют данные о купленных билетах в кинотеатрах и о покупках фильмов в Интернете.

Подобно 20th Century Fox, другие компании также создают нейросети для изучения предпочтений аудитории. Например, компания Qloo Inc. предоставляет услуги ИИ для киноиндустрии. Имея в базе данных более 3,2 миллиона фильмов, режиссеров и актеров, Qloo создала миллионы профилей аудитории. Затем ИИ использует эти профили для определения предпочтений, симпатий и антипатий зрителя. В конечном счете это помогает кинематографистам понять, какие фильмы запускать в производство и кому их продавать.

 

Александра Басанова

рейтинг

3268

просмотров

0

комментариев

порекомендовать друзьям

ЧИТАТЬ НА ЭТУ ТЕМУ

Loading

комментарии

Нет комментариев

Гость

Дорогие друзья! Помните, что администрация сайта будет удалять:

  • Комментарии с грубой и ненормативной лексикой
  • Прямые или косвенные оскорбления героя поста или читателей
  • Короткие оценочные комментарии ("ужасно", "класс", "отстой")
  • Комментарии, разжигающие национальную и социальную рознь
brand brand