CINEMAI
CINEM_AI ontwikkelt een AI-film editor die automatisch films monteert op basis van geanalyseerde parameters, met als doel interessante en navolgbare narratieven te creëren.
Projectdetails
Inleiding
Kunstmatige intelligentie wordt al veel gebruikt bij de productie en distributie van films, waarbij algoritmen "beslissen" wanneer ze worden vrijgegeven om de omvang van het publiek te maximaliseren. Computers met honderden, zo niet duizenden scripts weten van tevoren of een film een hit of een flop wordt. Statistisch gezien kan Artificial Intelligence (AI) kassuccessen drie keer nauwkeuriger voorspellen dan mensen, en dat geldt ook voor zeer ervaren producenten.
Projectomschrijving
CINEM_AI is de volgende stap in de integratie van AI in de filmindustrie, waarbij de volledige montage van beeld- en geluidsfragmenten overgenomen wordt door een AI. Momenteel is er een rudimentair prototype van wat uiteindelijk een AI-film editor moet worden. Dit prototype doet een aantal dingen:
- Het interpreteert film- en videobeelden.
- Het bewerkt deze beelden.
- Het analyseert beelden op zo’n dertig parameters (shot type, emoties, etc.).
- Het monteert daar vervolgens volledig automatisch en autonoom films of documentaires van.
Een interface laat je de parameters aanpassen die je belangrijk vindt en die het verloop van de scènes beïnvloeden.
Uitdagingen
Een van de grootste uitdagingen voor het haalbaarheidsproject is het onderzoeken hoe door het toepassen van AI en van Machine Learning interessante en (vooral) navolgbare narratieven kunnen ontstaan. In dit haalbaarheidsproject onderzoeken we verder of en hoe deze engine technisch doorontwikkeld kan worden tot een volledig product.
Doelstellingen
De doelstellingen van het project zijn:
- Verbeteren van AI door het uitbreiden van Machine Learning (ML) datasets.
- Onderzoeken hoe een AI zelfstandig een verhaal kan maken dat voor toeschouwers te volgen is.
Hier is weinig tot geen precedent.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
Subsidiebedrag | € 20.000 |
Tijdlijn
Startdatum | Onbekend |
Einddatum | Onbekend |
Subsidiejaar | 2021 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Aanvrager geen rechtspersoonpenvoerder
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT Haalbaarheid
Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
---|---|---|---|---|
Automatische VideomakerHet project ontwikkelt een AI-aangedreven Automatische Videomaker die video's genereert op basis van scripts en een videodatabase, met als doel de videoproductie te versnellen en te vereenvoudigen. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2023 | Details |
Artificial DeploymentHet project onderzoekt de haalbaarheid van AI-integratie om tijd te besparen en gebruikersfouten te verminderen bij het automatiseren van deployments. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2020 | Details |
Slimme cameras in binnenruimtenAvonic B.V. onderzoekt de haalbaarheid van AI-gestuurde camerasystemen voor het automatisch kalibreren en regisseren van videobeelden van binnenruimten, met focus op kwaliteitsverbetering en naleving van ethische normen. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2021 | Details |
AI - The First StepDit project verkent AI-toepassingen in de industrie om efficiëntie, duurzaamheid en kostenbesparingen te verbeteren. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2024 | Details |
AI driven Computer Aided ManufacturingHet project onderzoekt de training van AI voor feature recognition in 3D modellen om automatisch CNC-programmeeracties te genereren, wat tijd bespaart voor verspaning specialisten. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2022 | Details |
Automatische Videomaker
Het project ontwikkelt een AI-aangedreven Automatische Videomaker die video's genereert op basis van scripts en een videodatabase, met als doel de videoproductie te versnellen en te vereenvoudigen.
Artificial Deployment
Het project onderzoekt de haalbaarheid van AI-integratie om tijd te besparen en gebruikersfouten te verminderen bij het automatiseren van deployments.
Slimme cameras in binnenruimten
Avonic B.V. onderzoekt de haalbaarheid van AI-gestuurde camerasystemen voor het automatisch kalibreren en regisseren van videobeelden van binnenruimten, met focus op kwaliteitsverbetering en naleving van ethische normen.
AI - The First Step
Dit project verkent AI-toepassingen in de industrie om efficiëntie, duurzaamheid en kostenbesparingen te verbeteren.
AI driven Computer Aided Manufacturing
Het project onderzoekt de training van AI voor feature recognition in 3D modellen om automatisch CNC-programmeeracties te genereren, wat tijd bespaart voor verspaning specialisten.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
---|---|---|---|---|
DeepDetectIDHet project ontwikkelt DeepDetectID, een schaalbaar AI-platform voor het detecteren van deepfakes in audio, video en foto's ter ondersteuning van identiteitsverificatie en veiligheid. | Mkb-innovati... | € 200.000 | 2021 | Details |
Synthetische Data GeneratorHet project ontwikkelt een automatische data generator voor synthetische data om AI-modellen in de agrarische en industriële sector te trainen, met als doel de efficiëntie en nauwkeurigheid te verbeteren. | Mkb-innovati... | € 176.050 | 2023 | Details |
Media Creation ManagementHet project richt zich op het ontwikkelen van een softwareplatform voor het automatisch genereren van gepersonaliseerde instructievideo's, ter vervanging van geschreven teksten, voor internationale expansie en efficiëntie. | Mkb-innovati... | € 145.796 | 2021 | Details |
Content ArgusX-CAGO en Amberscript ontwikkelen een AI-software om audio/video-content te converteren naar tekst en sentimentanalyse te vereenvoudigen, gericht op cultuur, media en publieke diensten. | Mkb-innovati... | € 153.440 | 2022 | Details |
eXplainable AI in Personalized Mental HealthcareDit project ontwikkelt een innovatief AI-platform dat gebruikers betrekt bij het verbeteren van algoritmen via feedbackloops, gericht op transparantie en betrouwbaarheid in de geestelijke gezondheidszorg. | Mkb-innovati... | € 350.000 | 2022 | Details |
DeepDetectID
Het project ontwikkelt DeepDetectID, een schaalbaar AI-platform voor het detecteren van deepfakes in audio, video en foto's ter ondersteuning van identiteitsverificatie en veiligheid.
Synthetische Data Generator
Het project ontwikkelt een automatische data generator voor synthetische data om AI-modellen in de agrarische en industriële sector te trainen, met als doel de efficiëntie en nauwkeurigheid te verbeteren.
Media Creation Management
Het project richt zich op het ontwikkelen van een softwareplatform voor het automatisch genereren van gepersonaliseerde instructievideo's, ter vervanging van geschreven teksten, voor internationale expansie en efficiëntie.
Content Argus
X-CAGO en Amberscript ontwikkelen een AI-software om audio/video-content te converteren naar tekst en sentimentanalyse te vereenvoudigen, gericht op cultuur, media en publieke diensten.
eXplainable AI in Personalized Mental Healthcare
Dit project ontwikkelt een innovatief AI-platform dat gebruikers betrekt bij het verbeteren van algoritmen via feedbackloops, gericht op transparantie en betrouwbaarheid in de geestelijke gezondheidszorg.