放送業界を再定義するディープラーニング

ディープラーニングは、多くの分野で注目を集めるキーワードとなり、放送業界もそのポテンシャルを活かすために様々な取り組みを行っています。ニュース報道から映画や番組まで、シネマやテレビでの放送まで、幅広い分野で活用されています。

テックラダーによると、ビデオ制作、編集、カタログ化におけるディープラーニングの機会はすでに多数存在しています。しかし、この技術は単に繰り返しのタスクに限定されるのではなく、クリエイティブなプロセスを強化し、ビデオ配信を改善し、スタジオが保有する膨大なビデオアーカイブを保存するのに役立つことができます。

ビデオ生成と編集に関して言えば、ワーナー・ブラザースは『ジャスティス・リーグ』のリシュートに2,500万ドルを費やしたと伝えられています。その一部は、ヘンリー・カヴィルの口髭をデジタルで除去するために使用されたそうです。このような時間のかかるプロセスや費用のかかるプロセスでは、ディープラーニングの活用が期待されています。

Floというソフトウェアは、ユーザーがビデオのアイデアを入力すると、自動でビデオを作成します。ソフトウェアは事前に登録されたビデオを検索し、自動で編集を行います。

Floはビデオを整理して分類することも可能で、特定のシーンを簡単に探すことができます。さらに、不要なシーンを除去したり、ユーザーの興味に基づいたビデオの推薦リストを作成することもできます。

Googleは、ビデオの前景と背景を自動で分離するニューラルネットワークを開発しました。従来、グリーンシcreenが必要だった作業が、特別な機器なしで実現可能になりました。

ディープフェイクはすでに注目を集めていますが、その特殊効果における活用も高まっています。

UCLA映画テレビアーカイブによると、1950年以前の映画のほとんどが失われており、残っている映画のプリントも大部分が劣化しています。ディープラーニングはこれらの古典的な映画を復元するのに役立つ可能性があります。

白黒の映像をカラー化することはまだ議論の多いテーマですが、Nvidiaのツールを使用することで、このプロセスを大幅に短縮することができます。アーティストが1フレームをカラー化するだけで、ディープラーニングが残りの作業を引き受けます。Googleは、開始フレームと終了フレームからビデオのシーンの一部を再現する技術も開発しています。

顔や物体の認識技術はすでに活用されており、ビデオの分類やアーカイブの検索、特定の俳優やニュースキャスターの検索、俳優の出演時間の計測などに使用されています。Sky Newsは、王室の結婚式で顔認識技術を使用して有名人の顔を識別しました。

この技術はスポーツ放送でも使用されており、ボールの動きを追跡したり、重要な要素を識別したりすることができます。サッカー（フットボール）では、VAR（ビデオ・アシスタント・レフリー）と呼ばれるシステムが、公式トーナメントやリーグでレフリーのツールとして使用されています。

ストリーミングもディープラーニングの恩恵を受ける分野の一つです。ニューラルネットワークは低解像度の入力から高解像度のフレームを再現することが可能で、視聴者はより良質な視聴体験を楽しむことができます。さて、ディープラーニングは放送業界のさまざまな分野で革新をもたらすツールとなり得ます。