Aylar süren ön prodüksiyon planlamasını haftalara sıkıştırın — AI destekli senaryo çözümlemeleri, storyboard'lar, çekim listeleri, oyuncu seçimi içgörüleri ve bütçe tahminleri ile.
Film ve dizi ön prodüksiyonu, içerik oluşturmanın en emek yoğun aşamalarından biridir. Yapım amirleri, her bir sahne malzemesini, mekânı, karakteri ve özel efekti belirlemek için senaryoları manuel olarak didik didik eder. Yönetmen yardımcıları, haftalar süren tekrarlayan toplantılar aracılığıyla çekim listeleri ve storyboard'lar oluşturur. Oyuncu yönetmenleri, binlerce oyuncu fotoğrafını verimli bir filtreleme olmadan eler. Mekân keşif ekipleri, senaryonun gereksinimlerine ve prodüksiyonun bütçesine uyan uygun mekânları bulmadan önce yoğun seyahatler yapar. Bütçe tahminleri, elektronik tablolara ve geçmiş deneyimlere dayanır, bu da genellikle düzeltilmesi için çok geç kalınan maliyet aşımlarına yol açar.
Tüm bu aşama sıralı, yavaş ve insan hatasına açıktır — ancak burada yapılan her hata, prodüksiyon gününde pahalı sorunlara dönüşür.
Bir sonraki projeniz için daha fazla uygulama planı keşfedin
Bu çözümü uzman ekibimizle işletmeniz için nasıl oluşturabileceğimizi tartışmak için bize ulaşın.
İletişime Geçin
MicrocosmWorks, bir senaryoyu alan ve otomatik olarak kapsamlı bir senaryo çözümlemesi gerçekleştiren bir AI film ön prodüksiyon asistanı sunabilir — sahneler, karakterler, mekânlar, sahne malzemeleri, kostümler, VFX çekimleri ve günün saati gereksinimlerini belirler. Çözümlemeden yola çıkarak, sistem üretken AI kullanarak ön storyboard'lar oluşturur, önerilen kamera açıları ve lens seçimleriyle çekim listeleri taslağı hazırlar ve prodüksiyon veri tabanları ile bölgesel maliyet endekslerine dayalı sahne bazında bütçe tahmini üretir. Oyuncu seçimi modülleri, karakter açıklamalarını yetenek veri tabanlarıyla eşleştirir, mekân analizi ise senaryo gereksinimlerini keşfedilen mekân görüntüleri, izin verileri ve lojistik kısıtlamalarla çapraz referanslar.
Platform, uzmanlaşmış AI mikroservisleri tarafından desteklenen işbirlikçi bir web uygulaması olarak düzenlenmiştir. Senaryo ayrıştırıcısı, yapılandırılmış verileri aşağı akış modüllerine besler — storyboard oluşturma, çekim planlama, oyuncu seçimi, mekân analizi ve bütçeleme — her biri bağımsız çalışır ancak birleşik bir proje veri modelini paylaşır. İşbirlikçi özellikler, yönetmenlerin, yapımcıların ve departman başkanlarının AI önerilerini gerçek zamanlı olarak açıklamasına, geçersiz kılmasına ve onaylamasına olanak tanır.
| Katman | Teknolojiler |
|---|---|
| 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 tuvali), Tailwind CSS |
| Database | PostgreSQL, Pinecone (oyuncu seçimi için vektör araması), S3 (varlık depolama) |
| Infrastructure | AWS ECS, Lambda, CloudFront, Terraform, GitHub Actions |
Yapı, beş temel modül etrafında organize edilmiştir ve temel senaryo analizi ilk olarak sunulmuştur:
1. Haftalar 1-3 — Senaryo Analizi Çekirdeği: PDF, Final Draft ve Fountain formatlarını destekleyen senaryo ayrıştırıcısını oluşturun; departman düzeyinde öğe çıkarımı ile NLP çözümleme motorunu geliştirin.
2. Haftalar 4-6 — Görsel Oluşturma: Stil kontrolleri ile storyboard oluşturma, kamera ve lens önerileri ile çekim listesi oluşturma ve işbirlikçi inceleme tuvalini uygulayın.
3. Haftalar 7-9 — Oyuncu Seçimi ve Mekân: Yetenek veri tabanı bağlayıcılarını entegre edin, karakterden oyuncuya eşleştirme hattını oluşturun ve harita tabanlı arama ve izin sorgulamaları ile mekân puanlama geliştirin.
4. Haftalar 10-12 — Bütçeleme ve Entegrasyon: Bölgesel oran veri tabanları ile maliyet tahmin motorunu oluşturun, tüm modülleri birleşik proje panosuna bağlayın ve dışa aktarma ve paylaşım özelliklerini uygulayın.
| Metrik | Gelişme | Detay |
|---|---|---|
| Senaryo çözümleme süresi | %90 azalma | Asistan ekibinin manuel olarak 1-2 hafta süren işini AI dakikalar içinde tamamlar |
| Storyboard oluşturma | %80 daha hızlı | Üretken storyboard'lar günler yerine saatler içinde üretilir; sanatçılar sıfırdan başlamak yerine iyileştirme yapar |
| Bütçe tahmini doğruluğu | %30 iyileşme | Veriye dayalı maliyet modellemesi, hafife alınan kalemleri erken tespit ederek maliyet aşımlarını azaltır |
| Oyuncu seçimi ön liste süresi | %75 daha hızlı | AI, yetenek veri tabanlarını önceden filtreleyerek, sıralanmış adayları manuel inceleme günleri yerine dakikalar içinde sunar |
| Ön prodüksiyon süresi | %40 daha kısa | Çözümleme, storyboard'lar ve bütçenin paralel AI işlenmesi, genel planlama süresini kısaltır |
Metin istemlerini ve uzun biçimli içeriği, otomatik olarak her platformda biçimlendirilmiş, altyazılı ve yayımlanmış, kaydırmayı durduran kısa biçimli videolara dönüştürün.
MicrocosmWorks, senaryo PDF'lerini veya Final Draft dosyalarını ayrıştırarak her sahnenin oyuncu kadrosu üyelerini, mekanlarını, sahne donanımlarını, özel efektlerini, günün saatini ve tahmini süresini otomatik olarak çıkaran AI asistanları geliştirir. Ardından, çekim günlerini minimize etmek için mekan kümelenmesi ve oyuncu kadrosu uygunluğuna göre düzenlenmiş bir prodüksiyon stripboard'u oluşturur. Sistem, program çakışmalarını, hava durumuna bağlı sahneleri ve çocuk oyuncu saat kısıtlamalarını belirleyerek, ekip taşıma ve fazla mesaiyi azaltan optimize edilmiş çekim sıraları önerir. Bir yapım sorumlusunun (line producer) manuel olarak 2-3 hafta süren ayrıştırma işi, AI tarafından oluşturulan ilk taslaklarla saatler içinde tamamlanır.
MicrocosmWorks, sinematik kompozisyon üzerine ince ayar yapılmış AI görüntü oluşturma modellerini kullanarak, senaryonun anlatı tonuna uyan karakter bloklaması, kamera açıları ve ışıklandırma ruh hali dahil olmak üzere sahne açıklamalarından storyboard kareleri üretir. Yönetmenler, 'bunu düşük açılı bir çekim yap' veya 'dış mekana yağmur ekle' gibi doğal dil yönlendirmeleri kullanarak kareler üzerinde yinelemeler yapabilir, fiziksel prodüksiyon kaynaklarına karar vermeden önce görsel yaklaşımları hızla keşfedebilirler. AI tarafından oluşturulan storyboard'lar, geleneksel storyboard sanatçılarının maliyetinin çok altında bir fiyatla ön prodüksiyon toplantıları için etkili iletişim araçları olarak hizmet eder.
MicrocosmWorks, geçmiş prodüksiyon maliyet veri tabanları, sendika tarife kartları (SAG-AFTRA, IATSE, DGA) ve konuma özgü ekip ücretleri üzerinde bütçe tahmin modellerini eğiterek, konuşan rol sayısı, VFX çekim karmaşıklığı, gece çekimi primleri ve uzak mekan lojistiği gibi faktörleri hesaba katarak departmanlara göre ayrılmış ayrıntılı bütçe tahminleri oluşturur. Sistem, farklı prodüksiyon stratejileri arasında bütçe karşılaştırmaları üretir — örneğin, pratik efektleri CGI ile karşılaştırma veya yerel ve uzak mekan çekimi — böylece yapımcılar bilinçli ödünleşimler yapabilirler. Bütçe tahminleri, Movie Magic Budgeting ve Hot Budget ile uyumlu endüstri standardı formatlarda oluşturulur.
MicrocosmWorks, dublör, piroteknik, hayvan, reşit olmayan kişi, çıplaklık maddesi (nudity riders), lisanslı müzik, izin gerektiren marka görünümleri ve bütçe normlarını aşan VFX çekimleri gerektiren sahneleri işaretleyen risk analizi modülleri uygular ve her bir madde için azaltma önerileriyle birlikte bir risk kaydı oluşturur. Sistem ayrıca, yasal inceleme gerektirebilecek gerçek kişilere, markalara veya olaylara atıfta bulunan diyaloğu belirler ve kısıtlayıcı çekim izni gereksinimleri olan yargı bölgelerinde geçen sahneleri işaretler. Bu erken risk tanımlaması, ön prodüksiyon asistanı kurulumu için 15-35$/saat geliştirme oranlarında, prodüksiyon sırasında maliyetli sürprizleri önler.
MicrocosmWorks, senaryodan yaş aralığı, fiziksel tanımlar, aksan gereksinimleri ve karakter gelişim yayınının karmaşıklığı dahil olmak üzere ayrıntılı karakter profillerini çıkaran, ardından bunları yetenek veri tabanları ve ajans listeleriyle eşleştiren oyuncu seçimi asistanı özellikleri geliştirir. AI; program uygunluğu, prodüksiyon bütçesiyle ücret uyumluluğu, zaten seçilmiş rollerle kimya ve oyuncunun tür geçmişi gibi faktörleri dikkate alır. Sistem, yan yana karşılaştırmalarla kısa listeler oluşturur ve hatta her adayın sosyal medya takibini ve son proje tepkisini analiz ederek seyirci tepkisini tahmin edebilir.