לכווץ חודשים של תכנון טרום-הפקה לשבועות — עם פירוקי תסריט מונעי AI, סטוריבורדים, רשימות צילום, תובנות לליהוק ותחזיות תקציב.

טרום-הפקה של סרטים וסדרות היא אחד השלבים עתירי העבודה ביותר ביצירת תוכן. מפיקים בפועל עוברים ידנית על תסריטים כדי לזהות כל אביזר, מיקום, דמות ואפקט מיוחד. עוזרי במאים בונים רשימות צילום וסטוריבורדים באמצעות פגישות איטרטיביות הנמשכות שבועות. מנהלי ליהוק מנפים אלפי תמונות ראש ללא סינון יעיל. סיירי לוקיישנים נוסעים רבות לפני מציאת אתרים ישימים התואמים את דרישות התסריט ותקציב ההפקה. הערכות תקציב מסתמכות על גיליונות אלקטרוניים ואינטואיציה היסטורית, מה שמביא לעיתים קרובות לחריגות תקציב המתגלות מאוחר מדי לתיקון.
השלב כולו רציף, איטי ונוטה לטעויות אנוש — אך כל טעות כאן מתגלגלת לבעיות יקרות ביום ההפקה.
גלו תוכניות יישום נוספות לפרויקט הבא שלכם
צרו קשר לדון כיצד נוכל לבנות פתרון זה עבור העסק שלכם עם צוות המומחים שלנו.
צרו קשרMicrocosmWorks יכולה לספק עוזר טרום-הפקה לסרטים מבוסס AI אשר קולט תסריט ומבצע אוטומטית פירוק תסריט מקיף — מזהה סצנות, דמויות, לוקיישנים, אביזרים, תלבושות, צילומי VFX ודרישות שעת היום. מתוך הפירוק, המערכת מייצרת סטוריבורדים מקדימים באמצעות AI גנרטיבי, מנסחת רשימות צילום עם זוויות מצלמה ובחירות עדשות מוצעות, ומפיקה הערכת תקציב סצנה אחר סצנה המבוססת על מאגרי נתונים של הפקה ומדדי עלות אזוריים. מודולי ליהוק מתאימים תיאורי דמויות למאגרי נתונים של טאלנטים, בעוד ניתוח לוקיישנים מצליב דרישות תסריט עם תמונות לוקיישנים שנסרקו, נתוני אישורים ואילוצים לוגיסטיים.
הפלטפורמה מאורגנת כיישום אינטרנט שיתופי המגובה על ידי מיקרו-שירותי AI מיוחדים. מנתח התסריט מזין נתונים מובנים למודולים עוקבים — יצירת סטוריבורדים, תכנון צילומים, ליהוק, ניתוח מיקומים ותקצוב — כשכל אחד פועל באופן עצמאי אך חולק מודל נתונים פרויקטי מאוחד. תכונות שיתופיות מאפשרות לבמאים, מפיקים וראשי מחלקות להוסיף הערות, לעקוף ולאשר הצעות AI בזמן אמת.
| שכבה | טכנולוגיות |
|---|---|
| Backend | Python, Django REST Framework, Celery, Redis |
| AI / ML | OpenAI GPT-4o, DALL-E 3, Stable Diffusion XL, spaCy, LangChain, scikit-learn |
| Frontend | React, Next.js, Fabric.js (storyboard canvas), Tailwind CSS |
| Database | PostgreSQL, Pinecone (vector search for casting), S3 (asset storage) |
| Infrastructure | AWS ECS, Lambda, CloudFront, Terraform, GitHub Actions |
הבנייה מאורגנת סביב חמשת מודולי הליבה, כאשר ניתוח תסריט יסודי מסופק ראשון:
1. שבועות 1-3 — ליבת ניתוח תסריט: בניית מנתח התסריטים התומך בפורמטים PDF, Final Draft, ו-
Fountain; פיתוח מנוע פירוק ה-NLP עם חילוץ אלמנטים ברמת המחלקה.
2. שבועות 4-6 — יצירה ויזואלית: יישום יצירת סטוריבורדים עם בקרות סגנון, יצירת רשימות צילום
עם הצעות למצלמה ועדשות, וקנבס הביקורת השיתופי.
3. שבועות 7-9 — ליהוק ומיקום: שילוב מחברי מאגרי נתונים של טאלנטים, בניית צינור ההתאמה
מדמות לשחקן, ופיתוח ניקוד מיקומים עם חיפוש מבוסס מפה ובדיקות היתרים.
4. שבועות 10-12 — תקצוב ושילוב: בניית מנוע אומדן העלויות עם מאגרי נתונים של תעריפים אזוריים,
חיבור כל המודולים ללוח המחוונים המאוחד של הפרויקט, ויישום תכונות ייצוא ושיתוף.
| מדד | שיפור | פרט |
|---|---|---|
| זמן פירוק תסריט | הפחתה של 90% | AI משלים בדקות מה שלצוות עוזרים לוקח 1-2 שבועות ידנית |
| יצירת סטוריבורד | מהיר יותר ב-80% | סטוריבורדים גנרטיביים מופקים בשעות במקום בימים; אמנים משכללים במקום להתחיל מאפס |
| דיוק אומדן תקציב | שיפור של 30% | מודל עלויות מבוסס נתונים מפחית חריגות על ידי איתור סעיפי עלות נמוכים מדי בשלב מוקדם |
| זמן רשימת ליהוק קצרה | מהיר יותר ב-75% | AI מסנן מראש מאגרי נתונים של טאלנטים, מציג מועמדים מדורגים בדקות במקום ימים של סקירה ידנית |
| משך טרום-הפקה | קצר יותר ב-40% | עיבוד AI מקביל של פירוק, לוחות ו-תקציב מכווץ את ציר זמן התכנון הכולל |
הפכו הנחיות טקסט ותוכן ארוך לווידאו קצר שמושך את העין — מעוצב, מתורגם ומתפרסם אוטומטית בכל הפלטפורמות.
MicrocosmWorks בונה עוזרי AI המנתחים קובצי PDF של תסריטים או קובצי Final Draft כדי לחלץ באופן אוטומטי את חברי הצוות, המיקומים, האביזרים, האפקטים המיוחדים, שעת היום ומשך הזמן המשוער של כל סצנה, ולאחר מכן ליצור production stripboard מאורגן לפי אשכולות מיקומים וזמינות צוות, כדי למזער את ימי הצילום. המערכת מזהה קונפליקטים בלוח הזמנים, סצנות התלויות במזג האוויר והגבלות שעות על שחקנים ילדים, ומציעה סדר צילום אופטימלי המפחית מעברי צוות ושעות נוספות. מה שבדרך כלל לוקח ל-line producer 2-3 שבועות של פירוק ידני, מושלם תוך שעות עם טיוטות ראשונות שנוצרו על ידי AI.
MicrocosmWorks מפעילה מודלי AI ליצירת תמונות המכוונים במיוחד לקומפוזיציה קולנועית, כדי לייצר פריימים של storyboards מתיאורי סצנות, כולל character blocking, זוויות מצלמה ומצב רוח תאורתי התואמים את הטון הנרטיבי של התסריט. במאים יכולים לבצע איטרציות על הפריימים באמצעות הנחיות בשפה טבעית כמו 'make this a low-angle shot' או 'add rain to the exterior', ובכך לבחון במהירות גישות ויזואליות לפני התחייבות למשאבי הפקה פיזיים. ה-storyboards שנוצרו על ידי AI משמשים ככלי תקשורת יעילים לפגישות pre-production בשבריר מהעלות של אמני storyboard מסורתיים.
MicrocosmWorks מאמנת מודלי אומדן תקציב על בסיסי נתונים היסטוריים של עלויות הפקה, טבלאות שכר של איגודים (SAG-AFTRA, IATSE, DGA) ותעריפי צוות ספציפיים למיקום, כדי לייצר אומדני תקציב מפורטים המחולקים לפי מחלקות, תוך התחשבות בגורמים כמו מספר תפקידי דיבור, מורכבות צילומי VFX, תוספות על צילומי לילה ולוגיסטיקה של מיקומים מרוחקים. המערכת מייצרת השוואות תקציב בין אסטרטגיות הפקה שונות — לדוגמה, השוואה בין אפקטים פרקטיים ל-CGI, או צילומים במיקום מקומי לעומת מרוחק — כך שמפיקים יכולים לבצע החלטות מושכלות. אומדני התקציב מיוצרים בפורמטים סטנדרטיים בתעשייה התואמים ל-Movie Magic Budgeting ול-Hot Budget.
MicrocosmWorks מיישמת מודולי ניתוח סיכונים המסמנים סצנות הדורשות פעלולים, פירוטכניקה, חיות, קטינים, nudity riders, מוזיקה מורשית, הופעות מותג הדורשות אישור, וצילומי VFX החורגים מנורמות התקציב, ויוצרת רשימת סיכונים עם המלצות להפחתה עבור כל פריט. המערכת מזהה גם דיאלוגים המתייחסים לאנשים אמיתיים, מותגים או אירועים שעשויים לדרוש סקירה משפטית, ומסמנת סצנות המתרחשות בתחומי שיפוט עם דרישות מחמירות להיתרי צילום. זיהוי סיכונים מוקדם זה מונע הפתעות יקרות במהלך ההפקה, וזאת בתעריפי פיתוח של $15-$35/hr עבור הגדרת עוזר ה-pre-production.
MicrocosmWorks בונה תכונות עוזר ליהוק החולצות פרופילי דמות מפורטים מהתסריט — כולל טווח גילאים, תיאורים פיזיים, דרישות מבטא ומורכבות קשת הדמות — ולאחר מכן מתאימה אותם למאגרי נתונים של כישרונות ורשימות סוכנויות. ה-AI מתחשב בגורמים כמו זמינות בלוח הזמנים, התאמת תעריף לתקציב ההפקה, כימיה עם תפקידים שכבר לוהקו, ורקורד הז'אנר של השחקן. המערכת מייצרת shortlists עם השוואות צד-לצד ואף יכולה לחזות את קבלת הפנים של הקהל על ידי ניתוח עוקבי social media וקבלת פנים של פרויקטים אחרונים עבור כל מועמד.