Aylar süren ön prodüksiyon planlamasını haftalara sıkıştırın — AI destekli senaryo çözümlemeleri, storyboard'lar, çekim listeleri, oyuncu seçimi analizleri ve bütçe tahminleriyle.

Film ve dizi ön prodüksiyonu, içerik oluşturmanın en yoğun emek gerektiren aşamalarından biridir. Uygulayıcı yapımcılar, her bir aksesuarı, mekânı, karakteri ve özel efekti belirlemek için senaryoları manuel olarak tarar. Yönetmen yardımcıları, haftalar süren tekrarlayan toplantılarla çekim listeleri ve storyboard'lar oluşturur. Oyuncu yönetmenleri, binlerce fotoğrafı verimli bir filtreleme olmaksızın elden geçirir. Mekân araştırmacıları, senaryonun gereksinimlerine ve prodüksiyonun bütçesine uygun yaşanabilir yerler bulmadan önce kapsamlı seyahatler yapar. Bütçe tahminleri, elektronik tablolara ve geçmiş deneyimlere dayanır, bu da genellikle düzeltilmesi için çok geç kalınan maliyet aşımlarına yol açar.
Tüm aşama sıralı, yavaş ve insan hatasına açıktır — ancak buradaki her hata, prodüksiyon gününde pahalı sorunlara yol açar.
Bir sonraki projeniz için daha fazla uygulama planı keşfedin
Bu çözümü uzman ekibimizle işletmeniz için nasıl oluşturabileceğimizi tartışmak için bize ulaşın.
İletişime GeçinMicrocosmWorks, bir senaryoyu alan ve sahneleri, karakterleri, mekânları, aksesuarları, kostümleri, VFX çekimlerini ve günün saati gereksinimlerini belirleyerek kapsamlı bir senaryo çözümlemesini otomatik olarak gerçekleştiren bir AI film ön prodüksiyon asistanı sunabilir. Çözümlemeden yola çıkarak sistem, üretken AI kullanarak ön storyboard'lar oluşturur, önerilen kamera açıları ve lens seçimleriyle çekim listeleri hazırlar ve prodüksiyon veritabanları ile bölgesel maliyet endekslerine dayanarak sahne bazında bütçe tahmini üretir. Oyuncu seçimi modülleri, karakter açıklamalarını yetenek veritabanlarıyla eşleştirirken, mekân analizi senaryo gereksinimlerini keşfedilmiş mekân görüntüleri, izin verileri ve lojistik kısıtlamalarla karşılaştırır.
Platform, özel AI mikroservisleri tarafından desteklenen işbirlikçi bir web uygulaması olarak organize edilmiştir. Senaryo ayrıştırıcı, yapılandırılmış verileri aşağı akış modüllerine — storyboard oluşturma, çekim planlama, oyuncu seçimi, mekân analizi ve bütçeleme — besler; bu modüllerin her biri bağımsız çalışır ancak birleşik bir proje veri modelini paylaşır. İşbirlikçi özellikler, yönetmenlerin, yapımcıların ve departman başkanlarının AI önerilerini gerçek zamanlı olarak not etmesine, geçersiz kılmasına ve onaylamasına olanak tanır.
| Katman | Teknolojiler |
|---|---|
| Arka Uç | Python, Django REST Framework, Celery, Redis |
| AI / ML | OpenAI GPT-4o, DALL-E 3, Stable Diffusion XL, spaCy, LangChain, scikit-learn |
| Ön Uç | React, Next.js, Fabric.js (storyboard tuvali), Tailwind CSS |
| Veritabanı | PostgreSQL, Pinecone (oyuncu seçimi için vektör arama), S3 (varlık depolama) |
| Altyapı | AWS ECS, Lambda, CloudFront, Terraform, GitHub Actions |
Yapılandırma, beş ana modül etrafında düzenlenmiştir ve temel senaryo analizi ilk olarak sunulur:
1. Haftalar 1-3 — Senaryo Analizi Çekirdeği: PDF, Final Draft ve
Fountain formatlarını destekleyen senaryo ayrıştırıcıyı oluşturun; departman düzeyinde öğe çıkarımı yapan NLP çözümleme motorunu geliştirin.
2. Haftalar 4-6 — Görsel Oluşturma: Stil kontrolleriyle storyboard oluşturmayı, kamera ve lens önerileriyle çekim listesi oluşturmayı ve işbirlikçi inceleme tuvalini uygulayın.
3. Haftalar 7-9 — Oyuncu Seçimi ve Mekân: Yetenek veritabanı bağlayıcılarını entegre edin, karakterden oyuncuya eşleştirme hattını oluşturun ve harita tabanlı arama ve izin sorgulamalarıyla mekân puanlamasını geliştirin.
4. Haftalar 10-12 — Bütçeleme ve Entegrasyon: Bölgesel ücret veritabanlarıyla maliyet tahmin motorunu oluşturun, tüm modülleri birleşik proje panosuna bağlayın ve dışa aktarma ve paylaşım özelliklerini uygulayın.
| Metrik | İyileşme | 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 tahmin doğruluğu | %30 iyileşme | Veriye dayalı maliyet modellemesi, eksik tahmin edilen kalemleri erken yakalayarak maliyet aşımlarını azaltır |
| Oyuncu kısa listesi süresi | %75 daha hızlı | AI, yetenek veritabanlarını 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 sıkıştırır |
Metin istemlerini ve uzun biçimli içeriği, otomatik olarak her platformda biçimlendirilmiş, altyazılı ve yayımlanmış, kaydırmayı durduran kısa biçimli videolara dönüştürün.
MicrocosmWorks, her sahnenin oyuncu kadrosu üyelerini, konumlarını, aksesuarlarını, özel efektlerini, günün saatini ve tahmini süresini otomatik olarak çıkarmak için senaryo PDF'lerini veya Final Draft dosyalarını ayrıştıran AI asistanları geliştirir, ardından çekim günlerini en aza indirmek için konum kümelenmesi ve oyuncu kadrosunun uygunluğuna göre organize edilmiş bir prodüksiyon şeridi (stripboard) oluşturur. Sistem, program çakışmalarını, hava durumuna bağlı sahneleri ve çocuk oyuncu saat kısıtlamalarını belirleyerek, şirket içi yer değiştirmeleri ve fazla mesaiyi azaltan optimize edilmiş çekim sıralamaları önerir. Bir yapımcının (line producer) tipik olarak 2-3 hafta süren manuel ayrıştırma işi, AI tarafından oluşturulan ilk taslaklarla saatler içinde tamamlanır.
MicrocosmWorks, senaryonun anlatı tonuna uygun karakter blokajı, kamera açıları ve aydınlatma atmosferi dahil olmak üzere sahne açıklamalarından storyboard kareleri üretmek için sinematik kompozisyon üzerine ince ayar yapılmış AI görüntü üretim modellerini dağıtır. Yönetmenler, 'bunu alçak açılı bir çekim yap' veya 'dış mekana yağmur ekle' gibi doğal dil yönlendirmeleri kullanarak kareler üzerinde yineleme yapabilir, böylece fiziksel prodüksiyon kaynaklarına taahhütte bulunmadan önce görsel yaklaşımları hızla keşfedebilir. AI tarafından oluşturulan storyboard'lar, geleneksel storyboard sanatçılarının maliyetinin çok altında bir maliyetle ön prodüksiyon toplantıları için etkili iletişim araçları olarak hizmet eder.
MicrocosmWorks, departmanlara göre ayrılmış detaylı bütçe tahminleri oluşturmak için geçmiş prodüksiyon maliyet veri tabanları, sendika ücret kartları (SAG-AFTRA, IATSE, DGA) ve konuma özgü ekip ücretleri üzerinde bütçe tahmin modellerini eğitir. Bu tahminler, konuşma rolü sayısı, VFX çekim karmaşıklığı, gece çekimi primleri ve uzak konum lojistiği gibi faktörleri hesaba katar. Sistem, farklı prodüksiyon stratejileri arasında bütçe karşılaştırmaları sunar — örneğin, pratik efektleri CGI'a karşılaştırmak veya yerel çekim ile uzak konum çekimini karşılaştırmak gibi — böylece yapımcılar bilinçli ödünleşimler yapabilir. Bütçe tahminleri, Movie Magic Budgeting ve Hot Budget ile uyumlu endüstri standardı formatlarda oluşturulur.
MicrocosmWorks, akrobasi sahneleri, piroteknik, hayvanlar, reşit olmayanlar, çıplaklık ekleri, lisanslı müzik, izin gerektiren marka görünümleri ve bütçe normlarını aşan VFX çekimleri gerektiren sahneleri işaretleyen risk analizi modüllerini uygular ve her bir madde için azaltma önerileri içeren bir risk kaydı oluşturur. Sistem ayrıca yasal inceleme gerektirebilecek gerçek kişilere, markalara veya olaylara atıfta bulunan diyalogları tanımlar ve kısıtlayıcı çekim izni gereksinimleri olan yargı bölgelerinde geçen sahneleri işaretler. Bu erken risk tespiti, ön üretim asistan kurulumu için 15-35 $/saat geliştirme oranlarıyla üretim sırasında maliyetli sürprizleri önler.
MicrocosmWorks, senaryodan detaylı karakter profilleri — yaş aralığı, fiziksel tanımlamalar, aksan gereksinimleri ve karakterin gelişimindeki karmaşıklık dahil — çıkaran, ardından bunları yetenek veri tabanları ve ajans listeleriyle eşleştiren oyuncu seçimi asistanı özellikleri geliştirir. AI, program uygunluğu, yapım bütçesiyle ücret uyumluluğu, önceden seçilmiş rollerle kimya ve oyuncunun türdeki geçmiş performansı gibi faktörleri göz önünde bulundurur. Sistem, yan yana karşılaştırmalar içeren kısa listeler oluşturur ve hatta her bir adayın sosyal medya takipçi sayısını ve son proje tepkilerini analiz ederek izleyici tepkisini tahmin edebilir.