कैमरा, मोटर, बिग डेटा: एआई का उपयोग करके नई फिल्मों के लिए फिल्म स्टूडियो कैसे दिखते हैं

दर्शकों में नए उत्पादों की सफलता का अनुमान मशीन लर्निंग के माध्यम से लगाया जा सकता है। हाल के वर्षों में, पूर्वानुमान का यह तरीका फिल्म व्यवसाय में भी इस्तेमाल किया गया है। एआई की मदद से यह पता लगाने के बारे में कि क्या यह नई फिल्म को रिलीज करने के लायक है और बाइनरी डिस्ट्रिक्ट रिव्यू में इसे कैसे विज्ञापित किया जाए।

एआई फिल्म स्टूडियो क्यों

हाल के वर्षों में परिदृश्य चुनने और फिल्मों को बढ़ावा देने की समस्या विकसित देशों के लिए विशेष रूप से तीव्र हो गई है। अमेरिकन सिनेमा एसोसिएशन (एमपीएए) के अनुसार, 2017 में यूरोपीय फिल्म वितरण बाजार की मात्रा 10.1 बिलियन डॉलर थी, जो लगभग 2011 (10.6 बिलियन) के स्तर पर वापस आ गई।

अमेरिका और कनाडा का बाजार भी परिपक्वता तक पहुंच गया है: 2015 में यह बढ़कर 11.1 बिलियन डॉलर हो गया और 2017 के अंत तक इसी स्तर पर रहा। इसी समय, फिल्म निर्माण जारी है: 2017 में, वे अतीत की तुलना में 8% अधिक जारी किए गए थे।

2018 में सबसे बड़ी विफलताओं में से एक वॉल्ट डिज़नी फिल्म "हान सोलो" थी। वैश्विक बॉक्स ऑफिस पर $ 250 मिलियन के बजट के साथ, उन्होंने सिर्फ 213 मिलियन कमाए। वे कहते हैं कि इसका कारण विपणन था: टीज़र देर से आया, और चित्र के प्रीमियर से ठीक एक महीने पहले विज्ञापन अभियान ने पूरी क्षमता से कमाई की।

इस तरह की विफलताओं से बचने का प्रश्न न केवल उत्पादकों, बल्कि निर्देशकों, पटकथा लेखकों, वैज्ञानिकों और उद्यमियों को भी चिंतित करता है जो मशीन लर्निंग की मदद से इसका पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं। हमने ऐसे प्रयोगों के तीन सर्वश्रेष्ठ उदाहरणों का चयन किया है।

एआई को लाइनों के बीच कैसे पढ़ा जाए

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की मदद से भविष्य की फिल्म की सफलता की भविष्यवाणी करने वाले पहले तरीकों में से एक स्क्रिप्ट ग्रंथों का विश्लेषण था। उन्होंने 2015 में एंटवर्प में स्थापित कंपनी स्क्रिप्टबुक का फायदा उठाया। एक साल बाद, स्टार्टअप ने $ 1.4 मिलियन के निवेश को आकर्षित किया, और 2018 की गर्मियों में - कार्लोवी वैली फिल्म फेस्टिवल में अपनी तकनीक प्रस्तुत की।

ऑपरेशन का सिद्धांत सरल है: एक स्क्रिप्ट के साथ एक पीडीएफ फाइल सिस्टम में लोड होती है, और पांच मिनट के बाद यह एक विस्तृत रिपोर्ट देती है। मशीन उम्र की रेटिंग की भविष्यवाणी करती है, पात्रों का विश्लेषण करती है, नायक और प्रतिपक्षी को इंगित करती है, प्रत्येक चरित्र की भावुकता का अनुमान लगाती है, परियोजना के दर्शकों की भविष्यवाणी करती है - जिसमें लिंग और नस्ल शामिल है, साथ ही साथ संभावित बॉक्स ऑफिस का मूल्यांकन भी करता है।


स्क्रिप्टबुक का उपयोग करके फिल्म "यात्रियों" का विश्लेषण

एआई स्क्रिप्टबुक ने उन फिल्मों का विश्लेषण किया जो 2015 से जारी हैं। डेवलपर्स के अनुसार, वह लोगों की तुलना में तीन बार बेहतर परियोजनाओं में से एक को बाहर करने में कामयाब रहा। ऐसा करने के लिए, एआई ने इस दौरान जारी की गई 62 सोनी फिल्मों का अध्ययन करने की अनुमति दी, जिनमें से 32 बॉक्स ऑफिस पर विफल रही।

यह पता चला कि अधिकांश "हारे हुए फिल्मों" का नुकसान उठाना पड़ा हो सकता है: स्क्रिप्टबुक ने इन 32 फिल्मों में से 22 के लिए विफलता की भविष्यवाणी की। और बॉक्स ऑफिस पर अच्छा प्रदर्शन करने वाली सभी 30 फिल्मों के लिए, सिस्टम ने हरी बत्ती दी। इससे पहले, एआई 6,500 मौजूदा परिदृश्यों पर प्रशिक्षित करने में कामयाब रहा और 84% की सटीकता के साथ पहले से ही जारी परियोजनाओं की सफलता का निर्धारण किया।

एल्गोरिथ्म में फिल्म पैसेंजर्स के साथ सबसे अच्छा परिणाम था, जिसका प्रीमियर यूएसए में दिसंबर 2016 में हुआ था। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ने वित्तीय परिणाम में लगभग कोई गलती नहीं की: भविष्य में अंतरिक्ष यान की यात्रा के बारे में नाटक ने भविष्यवाणी की 118 की बजाय 110 मिलियन डॉलर प्राप्त किए।

लेकिन संगीतमय "ला ला लैंड", एआई को लगभग 8 बार कम आंका गया: शीर्षक की भूमिका में रयान गोसलिंग के साथ एक रोमांटिक फिल्म, बॉक्स ऑफिस पर अनुमानित 59 मिलियन के बजाय 446 मिलियन डॉलर एकत्र हुई। सच है, स्क्रिप्टबुक ने उसे सिर्फ हरी बत्ती दी, जिसकी बदौलत सिर्फ 30 मिलियन डॉलर का एक छोटा सा प्रोडक्शन बजट आया।


"क्विट प्लेस", फिल्म का एक फ्रेम।

कई लोगों को डर है कि इस तरह की प्रणालियां कॉपीराइट फिल्मों को मार देंगी, जो इतनी लाभदायक नहीं हो सकती हैं और परिचित पैटर्न से दूर जा सकती हैं। लेकिन, जैसा कि स्क्रिप्टबुक ब्लॉग पर डेवलपर्स इंगित करते हैं, विश्लेषण करने के लिए मुख्य चीज राजस्व नहीं है, बल्कि आरओआई है। इस संबंध में, फिल्म क्विट प्लेस, जिसने 17 मिलियन के बजट के साथ 163 मिलियन डॉलर की कमाई की, फास्ट एंड द फ्यूरियस की तुलना में अधिक लाभदायक लगती है, जिसने बॉक्स ऑफिस पर एक बिलियन को आकर्षित किया लेकिन $ 250 मिलियन की लागत आई।

एआई के साथ ट्रेलर क्यों देखें

फिर भी, एक परिदृश्य यह समझने के लिए पर्याप्त नहीं है कि फिल्म को कौन पसंद कर सकता है और कौन से दर्शकों को इसका विज्ञापन करना बेहतर है। 20 वीं शताब्दी के फॉक्स के अनुसार ट्रेलर एक और मामला है। विकास, जिसे स्टूडियो ने नवंबर 2018 में पेश किया था, को मर्लिन वीडियो कहा गया। यह एक तंत्रिका नेटवर्क है जो विभिन्न फिल्मों के ट्रेलरों को श्रेणियों में वितरित करता है और विश्लेषण करता है कि उनमें समान ऑब्जेक्ट कितनी बार पाए जाते हैं। नतीजतन, फिल्म स्टूडियो के अनुसार, एआई अन्य सभी तरीकों की तुलना में विस्तृत दर्शक रेटिंग के मुकाबले दोगुना देता है।

ट्वेंटी सेंचुरी फॉक्स डेटा साइंस टीम के अधिकारियों ने इस बारे में बात की कि यह सब कॉर्नेल विश्वविद्यालय की वेबसाइट और ब्लॉग पर एक विज्ञान लेख में कैसे काम करता है। एक उदाहरण के रूप में, उन्होंने फिल्म "लोगन" - वूल्वरिन नामक एक सख्त सेनानी के बारे में तीसरी और आखिरी शानदार मार्वल एक्शन फिल्म, 2017 में रिलीज़ की और बॉक्स ऑफिस पर $ 600 मिलियन जुटाए (फिल्म का बजट छह गुना कम था)।

ऐसी कौन सी फिल्में दर्शकों को जा सकती हैं जो इस तरह की पेंटिंग पसंद करती हैं? नायक को जनता के बारे में इतना पसंद क्या है? तंत्रिका नेटवर्क ने इस प्रश्न का उत्तर दिया कि यह निर्धारित करने में कामयाब होने के बाद कि कौन से ऑब्जेक्ट ट्रेलर में सबसे अधिक बार पाए जाते हैं। जैसा कि मर्लिन ने कहा, वूल्वरिन में मुख्य चीज दाढ़ी है। अन्य संकेतों में "पेड़," "चेहरे के बाल," "कार," और "आदमी" शामिल थे।

विवरणों की पुनरावृत्ति की आवृत्ति के अलावा, तंत्रिका नेटवर्क स्क्रीन पर समय को ध्यान में रखता है। पात्रों के लंबे क्लोज-अप वाले ट्रेलरों में नाटकीय फिल्मों की विशेषता होने की अधिक संभावना है। लेकिन त्वरित और लगातार दृश्य परिवर्तन वाले ट्रेलर एक्शन फिल्मों के लिए हैं, इस परियोजना के लेखकों ने उल्लेख किया है।

उसके बाद, मर्लिन ने फिल्मों की लोकप्रियता, बॉक्स ऑफिस, इंटरनेट पर उनके विचारों की संख्या पर डेटा एकत्र किया और तुलना के लिए आगे बढ़ी। बीस फिल्में जो सबसे अधिक संभावनाएं लोगान के प्रशंसकों के पास गई हैं, एल्गोरिथम के अनुसार, फिल्म स्टूडियो ने वास्तविक दर्शकों के सर्वेक्षण के परिणामों के साथ जोड़ा। आधे मामलों में, एआई ने अनुमान लगाया।



इस संयोग के बीच केवल सुपरहीरो फिल्में ही नहीं थीं - जैसे एक्स-मेन: एपोकैलिप्स, डॉक्टर स्ट्रेंज और बैटमैन वी सुपरमैन: डॉन ऑफ जस्टिस। मर्लिन ने आपराधिक थ्रिलर "जॉन विक 2" को नजरअंदाज नहीं किया - इसमें "लोगान" जैसा ही है, जो एक झगड़ालू रूप का क्रूर नायक है।

हालांकि, विसंगतियां अधिक खुलासा कर रही थीं: उदाहरण के लिए, एल्गोरिथ्म ने माना कि लोगान के दर्शकों को टार्ज़न पसंद करना चाहिए, जाहिर है कि सिनेमा में पेड़ों की प्रचुरता के कारण। लेकिन वह एंट-मैन और डेडपूल जैसी स्पष्ट सिफारिशों से चूक गए - उनके ट्रेलर कम नाटकीय थे।

नवंबर 2017 में संगीत द ग्रेटेस्ट शोमैन की रिलीज़ के बाद 20 वीं शताब्दी के फॉक्स में एल्गोरिदम का लगातार उपयोग किया जाने लगा। डेवलपर्स द्वारा निर्मित मॉडल, मर्लिन वीडियो का उपयोग करते हुए ट्रेलरों का विश्लेषण करने के अलावा, मर्लिन टेक्स्ट का उपयोग करके स्क्रिप्ट पाठ का अध्ययन करना भी शामिल है (कॉर्नेल विश्वविद्यालय की वेबसाइट पर एक लेख में इसके बारे में अधिक)।

फिल्म के दर्शकों पर पूर्वानुमान दोनों को पहले से ही जारी टेप के लिए बनाया जा सकता है, और उन लोगों के लिए जो अभी भी तैयार हो रहे हैं - उनकी आधिकारिक रिलीज से 6-8 महीने पहले। यह पता लगाने के लिए कि यह पूर्वानुमान वास्तविकता के साथ कैसे मेल खाता है, सिनेमा टिकट बिक्री डेटा का उपयोग किया जाता है। अब विश्लेषण डेटा के साथ पूरक है जिस पर उपयोगकर्ता ऑनलाइन फिल्में खरीदते हैं और किराए पर लेते हैं।

कैसे पता करें कि कौन सबसे अच्छा फिल्म विज्ञापन होगा

विज्ञापन और स्क्रिप्ट ही एकमात्र ऐसी चीज नहीं है जो फिल्मों की वित्तीय सफलता को निर्धारित कर सकती है। आयोवा विश्वविद्यालय के विशेषज्ञों ने 2015 में पाया कि फिल्म के बजट को कम करना संभव था - और उत्पादन स्तर पर भी इसकी लाभप्रदता में सुधार। डेटा का विश्लेषण करने के लिए, वैज्ञानिकों ने 2000-2010 में जारी 4,000 फिल्मों का एक डेटाबेस बनाया, और इस पर व्यावसायिक रूप से लाभदायक टेप के लिए सामान्य संकेतों को देखने के लिए कार्यक्रम को प्रशिक्षित किया ।

चार समूहों में शामिल संकेतों का समूह:

• "कौन - इस समूह में निर्देशक और अभिनेताओं की सफलता के पैरामीटर शामिल थे;
• "क्या" - फिल्म की शैली और आयु रेटिंग;
• “कब - कब - किस साल फिल्म रिलीज़ हुई और फिल्म इंडस्ट्री के लिए यह साल कितना सफल रहा;
• "हाइब्रिड लक्षणों" के साथ एक समूह: उदाहरण के लिए, पहले अभिनय करने वाले अभिनेताओं को आमंत्रित किया है या वे पहले दिए गए शैली में दिखाई दिए हैं।

इसके अलावा, कृत्रिम बुद्धि की मदद से, शोधकर्ताओं ने उन विशेषताओं की पहचान करने की कोशिश की जो निवेश पर वापसी के साथ सबसे अधिक सहसंबंधी हैं। अंतिम पैरामीटर का अनुमान लगाने के लिए, मूल्य (राजस्व - बजट) / बजट का उपयोग किया गया था।

यह पता चला कि सफलता का मुख्य संकेत निर्देशक की प्रसिद्धि और उसकी पिछली फिल्मों की आय है। अभिनेताओं की भूख ने लगभग आधे (46%) राजस्व वृद्धि की गारंटी दी, लेकिन निवेश पर रिटर्न 17% से अधिक नहीं था। बेशक, दर्शकों को प्रसिद्ध अभिनेताओं के साथ फिल्मों में जाने की अधिक संभावना है, लेकिन उन्हें आमंत्रित करने के लिए, आपको बहुत अधिक पैसा खर्च करने की आवश्यकता है, शोधकर्ताओं ने ध्यान दिया।

अध्ययन में इस बात पर ध्यान नहीं दिया गया कि फिल्म कंपनियों के पास मूवी थिएटर में मूवी टिकट बेचने के अलावा आय के अन्य स्रोत हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, डिज्नी सबसे सफल टेप के आधार पर खिलौने और अन्य उत्पाद बेचता है। लेकिन इस तरह की आय दर्शकों के बीच फिल्म की लोकप्रियता पर भी निर्भर करती है।

व्यवसाय में चेहरे की पहचान, तंत्रिका नेटवर्क और मशीन सीखने का उपयोग करने का तरीका जानने के लिए, आप एआई फॉर बिजनेस में एक गहन पाठ्यक्रम ले सकते हैं। Microsoft, Nanosemantics और Home Credit Bank के पाठ्यक्रम बोलने वाले आपको बताएंगे कि विभिन्न प्रकार के AI का उपयोग कैसे करें और इसके लिए कौन से उपकरण उपलब्ध हैं। निकटतम गहन 30-31 मार्च को होगा।