异星战场

上映前看到媒体说本片有抄袭《阿凡达》之嫌，观众说“只剩暴力”，影评人说“缺少看点”。抱着并非很高的奢望看了这部电影，消磨时间，说实话，收到国产烂片反复冲击之后，我只想找一部合格的电影来打消那些创伤。但看后，我很惊讶的发现，这是一部好电影，首先，恢弘巨制，2.5亿美元打造确实不是盖的，场面极其宏大，试问，单说从伪大片泛滥的2011年至今有哪部电影的宏大场面能达到如此水准！这还不够吗？其实，很多人说题材老套，但是，你觉得这种史诗片该怎么拍才不老套，我就觉得故事很新颖，貌似火星探险，看着浮想联翩，感觉很好！第三，国产伪大片都是明星一大堆，故事不重要，特效一般般，题材莫须有，制作比粗糙。比起他们，这部电影简直堪称经典，类似《阿凡达》，但并非《阿凡达》，而且特效有过之而无不及，内容丰富，制作精细！

这样一部超合格电影，大家说这说那，那好，你不用说它差在哪，但凡找出超过3部，你认为去年到今年比它好的电影就行，在我看来只有去年的《铁甲钢拳》好过此部电影。

总之，我是强烈推介大家去看这部分账大片！

从头到尾都有吐槽点的大片.....

一.男主角你是私服来的吧,一定是!!
二段跳明显开外挂了,伟大的二段跳征服了全火星生物~~

最搞笑的是以一当百,AOE群拉小怪....杀戮盛筵...CD一到就用哦~

男主知道再算有外挂和固定五人团,游戏里是肯定玩不过GM大爷的,GM就是神....于是来了个反和谐,回到现实世界,杀了了GM肉身...好吧 你赢了...

二.什么什么使者必须是游戏GM啊,会隐身会变羊一招秒人,别藏了,必须是暴雪亲儿子法师大爷啊!无脑放奥冲，biubiubiu~~~~,DPS闭着眼也是第一了,可惜被男主角在现实世界给秒了,喂喂,男主角,最后那招是你偷学了fs的闪现吧

三. 公主你才是最强力的存在啊....时而化身科学博士,时而唐僧附体满腹说教劝善,时而变身MT,血刃重兵,时而又小清新调调泪眼婆娑...

印象最深的是男主群拉小怪,公主骑在科多兽上,一下穿越为韩剧女主,张开五指,伸张手臂,大声呼男主姓名＂呕吧~~~~＂来表达对男主的不舍和不弃...导演难道也天天守着八点档看棒子苦情戏,所以拍了这么一幕向其致敬的画面?

四, 满背纹身的四脚兽女,身兼DBM和NPC职责,指路,卖武器,每天日常任务领取,肯定少不了你哟.最厉害的是,每次当男女主角调情完之后.准时响起警报:"一大波怪物正在接近......"有了插件就是好用啊,准时告诉你要转阶段切技能了,划水人士必备...

五,竞技场冰吼你太可怜了,TOC时代每周被人刷的还不够么,到了火星还要被拉来被男主角单刷...放过冰吼吧,他只是80年代的一个孩子...

好吧,看完这部片子才明白,要简简单单讲好一个故事,真的很难...

很小的时候就看了原作小说，跟小说相比，电影里的公主实在是……太爷们了点……穿得再怎么清凉都让我想不起来她是一公主。
话说如今男主卖肉女主纯爷们是电影潮流吗？男主身上绕着红布条驾着飞行器去抢婚那段，头发衣服飘得那叫一飘逸……我森森的错乱了。
当然……男主卖肉还是很有诚意的，穿得够清凉，脸跟身材都不错，全程被各种火星生物调戏，从一开始的塔斯-塔卡斯到绿人baby到红人小贵族（应该是小说里他的好友）到火星狗狗还有后面的光头boss……人心不古啊~

绿人的情节改动太大，书里我很喜欢的人物，骄傲高贵的塔斯-塔卡斯和温柔的索拉，他们的部分完全被改得很无语，怒！唯一只有那只火星狗还算可爱。

电影前半段有点拖，最后一小时很爽，果然不管剧情怎么样，最后还是大战一场比较爽快。火星飞船的翅膀非常美，主角开单人飞船的画面要是再多点就好了，没看过瘾，总比看他像个蚂蚱似的蹦来蹦去要好点。

三星的水准，看在童年回忆的份上还是打多一颗星吧。

頗好看，完全讓我想起古早的奇幻冒險電影，有如向《星際大戰》風格的致敬，娛樂通俗浪漫壯闊，地球和火星的虛實交錯又很有後設的味道。可惜男主角的演出不算很討喜，題材和現代流行格格不入，行銷可能因此難以著力。

排除掉男主角有點失敗之外，整部片真的執行的還不錯，編導完全抓住了這種復古娛樂電影該有的節奏和深度，或許完成度可以再加強一點，密度再高一點，但現在已經算夠讓我驚喜了。

运动捕捉（motoin capture，后文简称mocap）在科研领域大概有接近20年的时间，真正大规模用在电影领域，大概就是5年左右的时间。自从在《阿凡达》（Avatar）里一展伸手，开始为大众所熟悉。之后的好莱坞大片里，几乎每部电影有用到mocap技术。之所以想拿<John Carter>这部片子来说运动捕捉，一是它刚上映，大家关注都比较高，二是这里面同时用到了三种运动捕捉, 分别是肢体运动捕捉，表情捕捉和动物运动捕捉。广义上的运动捕捉应该是包括这三大类的，不过大家平时说的mocap技术基本上是指肢体运动捕捉，也就是只捕捉四肢和躯干的。要捕捉人的表情，难度在于其复杂程度，肌肉多，建模难度大，而同时表情丰富，需要的精度比较高（这可以看我同学写的另一篇文章，是从<听听历险记>谈面部表情 。

动物捕捉难度在于没有固定的尺寸和骨架模型，大到大象，小到蚂蚁，这基本上很难有固定的模型，现在比较多的动物捕捉也就是狗的运动。在<John Carter>里，制作组就曾试图采集骆驼的运动数据来模拟Tharks他们骑的“犀牛”的运动。



第一部广泛使用mocap技术的电影是Sinbad: Beyond the Veil of Mists, 这是一部2000年的动画电影(Feature Animation)。面部表情缺失很严重，运动也很单调，基本上是以简单的走路，跑步，跳跃等运动，角色之间的打斗也比较简单。而且当时的渲染的技术确实让人汗颜，整体的画面比起现在的<玩具总动员><汽车总动员>来说，差距太远，不过这也是由当时的技术限制的。

 

《极地特快》(Polar Express)也是一部大量采用mocap技术的电影，其中我们的汤姆汉克斯(Tom Hanks)还同时做了若干个角色的运动表演。但看完了这部动画电影以后，人物的动作确实显得僵硬，这也是后文里即将要提到的mocap的一个致命缺点。




正如前文所说，在近几年的大片里，mocap几乎如同吃饭离不开筷子一样，在每部电影的制作中都能看到它的身影。夸张的说，它的出现，让无数人“闻风散胆“，一方面，演员认为自己的饭碗不稳了，以后的电影已经和真人演员告别了，另一方面，动画师认为自己要彻底下岗了。而事实上，到目前为止，这两种人都没有下岗，而且也基本肯定的说，这两类人不会因为mocap而下岗。相反，mocap技术在电影里的应用还需要依靠这两类人。虽然呈现在屏幕上的是虚拟角色，可是捕捉到的真实演员的运动的好坏直接决定了角色的表现力，好演员依然是电影里至关重要的因素。不过可能偶像派的演员会有影响，实力派的演员则可以有更大的施展空间。而对于动画师来说，mocap采集到的数据不可能直接应用到虚拟角色上面，基本上都要有动画师的后期处理，甚至有些不能被捕捉的运动，依然要靠动画师的传统关键帧的手段来实现。

mocap作为一项新兴的技术，对于行业的推动是显而易见的，但现在我们却没有看到它具有颠覆传统生产流水线的实力。事实上，在如今的电影制作流程中，它的角色是十分尴尬的。很多导演都不喜欢用mocap，重要的角色都是要动画师一帧一帧的手调每个关节。皮克斯在<汽车总动员>里打出的标语是"纯手工动画，无运动捕捉"的标语（"100% Pure Animation – No Motion Capture!"）。深究其原因，我们可以看到mocap有若干的缺点限制了它的应用：

1. 预算限制。一套教学级别的设备下来大概是100万RMB，工业级别则另说了，要看导演想要什么样的配置。对于小成本制作的电影来说预算承受不了。现在商业产品做的最好的是Vicon和Motion Analysis两家


2. 场地限制。mocap采集数据主要靠两种途径：光学捕捉和感应器捕捉。光学捕捉又分为有标记(marker-based)和无标记(marker-less)两种，现在成熟的商用产品基本上是marker-based，它精度高，marker-less正处于科研到工业应用的过程。为了避免可见光的干扰，一般采用的是红外线来捕捉marker的运动。所以前期的mocap依靠光学捕捉，它必须要在室内固定的场所进行，要搭建红外线的发射器和感应器，这极大的限制了mocap的应用。而除了光学捕捉，通过磁场和加速度感应关节运动也是另一种技术，它不受场地限制，但精度有问题。


3. 表演限制。mocap如果采用光学捕捉的话，当被遮挡的光学感应器太多时，系统就无法正确的分析此时演员的姿势。这个缺点限制了演员不能做过于复杂或迅速变化的运动，进一步限制了mocap的实际应用。


4. 无法实时判断效果。现在的大部分mocap系统已经可以实时的用与表演者相同的骨架模型来观察运动效果了，可是无法实时的呈现出最后虚拟角色上的效果。如果失败，则需要重复拍摄，如果涉及多个角色，则多个角色均要重拍.


5. 能捕捉到的运动有限。mocap只能捕捉真实角色可以做出的运动，但是很多电影里面，主角是很牛的！！！于是超自然的运动也是无法捕捉的，需要动画师自己来制作。


6. 运动难以修改。捕捉下来的数据难以修改，如果修改一部分的话，会显得和剩余部分不协调，失去自然。而如果去改变全身动作的话，又成本很大，这和动画师完全手调就区别不大了，效果还没有后者好。再比如很多导演喜欢用Retiming这个效果，这对于mocap的数据来说挑战就很大，因为mocap的数据说到底是离散的帧数据，要去做retiming就要去重新采样，容易出现失真的情况。


7. 运动重定向（motion retargetting）困难。运动重定向也就是把捕捉下来的运动数据重定向到虚拟角色上面，这在前10年还是很热的研究课题，大家提出了各种各样的解决方法，但是依旧没有完美的解决，现在还有人在做。当真实角色和虚拟角色相差太多的时候，比如<John Carter>里真实演员和Thark之间的骨架有明显的不同，单纯的拉伸四肢会导致明显的运动失真（比如走路的时候支撑脚会有滑动，称为foot-skating,也比如两个角色之间握手或者打斗，或者角色和外部环境有接触的时候，失真很明显就看出）。在皮克斯的《汽车总动员》里，遇到非人物的角色，给运动重定向带来了很大的困难。



(虚拟角色和真实演员存在差异，即使骨架的拓扑结构是一样的，比例不一样也会有很大的问题)


以上的缺点限制了mocap技术的应用，但是这也不代表mocap就没有它的地位了。正如前文所说，绝大多数的好莱坞大片都采用了这个技术。随着技术的进步，比如说在<阿凡达> (Avatar) 里卡梅隆用来捕捉面部表情只用了一个摄像头，在<John Carter>里，他们就用了两个摄像头同时来捕捉面部表情。而同时随着科研人员不断的提出各种方法来改进mocap数据的处理，mocap也越来越多的应用在了实际的电影制作里。





(<John Carter>里的面部表情捕捉)

事实上，除了真正将捕捉到的运动附加到虚拟角色上面，mocap技术现在正在更广泛的用在电影制作的其他领域：

1. 给动画师做Reference。这是最常见的一种应用。虽然说捕捉的数据不能直接应用在虚拟角色上面，但是给动画师做参考还是有价值的。

 


2. 做Previsulization。这是大家不太熟悉的一块，现在电影在真正上摄像机拍之前，导演是需要把剧本按照故事线先来个草稿，这个时候不需要精确的动作，也不需要高标准的渲染合成，也不用复杂的模型和贴图，主要目的是场景的布置和摄像机的定位。这个时候虚拟角色的运动一般就用mocap来做，速度很快，很多导演都愿意用这个。现在的Previs已经应用很广泛了，已经有很多公司专门为电影做Previs



（<怪物史莱克>Shrek的Previs的效果）


3. 做群体运动仿真(Crowd Simulation)或者背景角色的仿真。群体仿真里面，像<John Carter>里面的Tharks，制作组就用mocap采集了大概800个不同的人的运动片段，然后再附到群体中单一角色上，这样做出来的效果更丰富，自然。



(<John Carter>里Tharks的群体运动的仿真)

mocap技术发展到现在，基本上已经进入了成熟期，或者也是瓶颈期。大家除了提高帧速、感应器数量、摄像机数量等硬件之外，突破性的创新还没有。mocap的未来发展，一是要看电影行业的整体发展趋势，比如走入立体放映的话，对于mocap来说还是有优势的，二是要看能不能解决运动重定向的问题，能否提出简单有效的方法来把捕捉到的运动数据重定向到任意的虚拟角色上，三是要看自身技术能否有创新，除了光学捕捉和感应器捕捉之外，如果能有其他捕捉方式，则有可能会进一步提升mocap在电影制作里的地位。


欢迎大家来踩我的个人网站，嘿嘿

www.motionsynthesis.org

(豆瓣上不能贴图，恩)原文发表在我的校内上：

http://blog.renren.com/blog/238158471/812364639?frommyblog

　啊凡达这个经典的视效片有这个有剧情？看见这部片子被这些有“见地”的影评人评价得那么低，真的感觉很悲哀！！！！请不要随意对电影过分的苛刻，当你看见那么多狗屁不通的烂剧本时，你就知道，一部这样的剧情已经很不错了、

昨天去影院看的电影，本来看见豆瓣分数那么低，根本就是随意看的，为什么？工作需要，没事情咱就会去影院追视效电影，老实说这片电影预告片烂透了，完全不抱希望，纯学习参考片。也许是因为豆瓣评分让我对期望压得很低，突然被结局亮到了，很开心，觉得不虚此行。这电影在我看来，老实说，视效不出彩绝对不差，里面的CG角色真的是不讨喜，被观众不接受也在情理之内。但是绝对不至于低到6分。至于网友提出的什么弹跳力啥的，喝那药水能听懂他们的语言，我很想问，你们看懂没啊，你们觉得，你们能想出更好的剧情，能给他在火星的失重情况下和语言沟通上做更好的过度？什么神使直接把男主角干掉不久行了？那你们还有什么看下去的理由？现在看见这种评价我就有吐血的感觉，按这样的逻辑来评价，那我还真找不到一片能毫无破绽的片子了。所有的片子等BOSS出现，一枪狙击就完事了，还那么多剧情做什么？你们非得那么鸡蛋挑骨头才能展示您的品味的独到。觉得不好的时候，我更情愿先想想我会用什么方式去表达这个故事，怎么编排这个情节，这个通常是我和我老公看电影时交流得最多的事。请认真去理解每一个电影，做负责的评论。我是个没耐心的人，没耐心把时间浪费在烂片上，平时靠着豆瓣评分来看电影的，从不发言，这算第一次了。谢谢豆友推荐了那么多好片子。