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【台北電影節】運用群體模擬特效,打造熱血的《下半場》觀賽場景!專訪沸騰了映像凃維廷

「電影還在拍攝時,團隊內部在訂定群體模擬的特效製作流程上,就足足花費了半年的時間!」在熱血籃球電影《下半場》中,球場觀眾、不同球隊的旗幟、電視牆上的計分、拋冠軍彩帶等都全然透過特效的加入,讓電影劇情更為熱血。在今年台北電影節中,《下半場》就入圍了最佳視覺效果獎等 14 項大獎,堪稱是得獎的最大贏家!我們藉由訪問沸騰了映象有限公司總監凃維廷,在這篇專訪更進一步探討,特效團隊是如何協助電影製作,打造出熱血沸騰的觀賽橋段。


凃維廷 / 視覺特效總監

2014 年成立沸騰了映像 (Film Tailor Studio),從事影像剪輯、特效製作,作品涵蓋廣告、電視、電影等類型,2018 年以電視劇《麻醉風暴 2》獲頒金鐘獎美術設計獎。參與電影作品有《控制》、《有五個姊姊的我就註定要單身了啊》等片。

沸騰了映像 官方網站


在市面上琳琅滿目的人像掃描方案中,當時總監是怎麼去評估適合《下半場》的軟硬體方案?

凃維廷:其實我們在整個流程中, 評估了低、中、高端的人像掃描方案。高階的方案,就是用單眼相機架構起的陣列式掃瞄系統。這種掃描方案不便宜,因為組件成本貴,收費相對也比較貴。因為《下半場》當中要做上百個樣本,假設一個全身掃描七萬、人頭是三萬台幣的話,整體算下來幾乎佔了特效製作預算的三分之二!

無論是哪個等級的掃描方案,掃描出來的身體資料,最終還是會需要重新拓樸、整理 Mesh;既然都要整理,我們決定把低、中端的方案混合使用。我們購入了手持式的掃描器,它可以用來掃描較有細節的表面(例如臉部);再搭配 Kinect 的掃描方法,產出有點像是深度攝影機所擷取的 Mesh,完成整個身體的掃瞄工作。

在這個過程中有趣的是,不論用高端或是中端的掃描方案,掃描頭髮都需要讓演員戴髮套,後續又要花時間做頭髮,時間成本完全划不來。而低端的深度攝影機卻掃得出髮塊。完成所有的掃描流程後,在後續資料處理,我們將製程細化分工,從髮塊的擷取、重新拓樸臉型、上半身和下半身衣著等分開由專人製作。每個人各司其職,就能大幅降低出錯率。

運用 Kinect 擷取出身體的 Mesh(圖片來源 / 沸騰了映像)
運用手持式掃描來擷取臉部細節(圖片來源 / 沸騰了映像)

面對大量的角色動作,團隊又怎麼去制定更有效率的流程?

凃維廷:在綁定角色骨架(Rigging)的階段,總共有 90 幾個角色,為了又快、又好,我們試過用免費 AI 自動 RIG 的工具,試出來結果有 70% 是準確的,但是角色都帶有衣著,所以在關節處,權重和骨架位置自動化的判斷易有誤差 。後來的解決方式,先將第一批模型上傳至 Mixamo 動作資料庫,進行骨架自動綁定;再運用 Advanced Skeleton 中的「nameMatcher」功能,此功能可將 Mixamo 的骨架對應成 Advanced Skeleton 的骨架系統,最後在 Advanced Skeleton 修復關節不正確的地方。

Advanced Skeleton 的好處是功能很全面,可以很方便地轉出其他格式,也可以直接應用 Motion Capture 的資訊。產出的 Skin 資訊也蠻準確的,修復的時間也不會太久。 

有了 Skin 和 Rig 之後,我們考量到觀眾在電影畫面中不全然是遠景的,也有中景、中近景,就決定將所有的角色加上表情!我們當時運用 Advanced Skeleton 的表情系統,配合一個叫做 MocapX 的工具,可以搭配 iPhoneX 產生簡單的表情。有了這些組合,我們讓這些角色除了會動之外,還可以張嘴、歡呼以及和身旁的人說話。

最後是動作捕捉,當時也參考過市面上動態攝影棚的收費,抓取動作和修動作的價錢,不符合成本效益,因為球場觀眾的動作比較單純,動作也不會很大,所以我們決定自建簡易型動作捕捉設備。採用HTC VIVE,加上八個 VIVE Tracker(追蹤器),搭配 IKinema Orion,這樣組合起來不超過三萬;在公司找到 4 X 6 公尺的範圍,就可以抓取動作,擷取精準度很高,設備穿戴也非常快! 


有了這些角色、動作類型後,團隊又怎麼匹配對應的動作及情緒?

凃維廷:每一場戲、每一段落中,無論是哪一方進球,觀眾呈現的情緒都必須不一樣。所以為了在後面的製程中能彈性的設定群眾動作,我們幫每一個角色都設定了 8 種以上的動作類型,例如雙手拿加油棒,又或是單手歡呼、跟旁邊講話或是坐著拍手等等。在電影定剪完成後由 PM 和公司監製按照劇情加以歸納分類,並加註在 ftrack 的備註欄位,後續由動畫師按照需求製作。

在我們團隊比較特別的是,我們每天早、中、晚各一次 Dailies(會議),會把大家做出來的成果或 WIP 快速預覽一次,然後馬上反饋修改,如此也能大幅度降低誤差值。 

運用 iPhone 結合 MocapX 工具產出表情(圖片來源 / 沸騰了映像)
在軟體中與角色的臉部表情呈現(圖片來源 / 沸騰了映像)

「任何形式的特效,只要能夠讓觀眾在觀影時更投入劇情,無論是科幻絢麗的、還是隱而未見的,我們為的就是讓觀眾信以為真,讚嘆世界上真的有這種東西!最成功的特效,就是你知道那是特效,但是挑不出任何毛病。」

凃維廷 總監

在《下半場》中,團隊有運用到什麼過去得到的經驗嗎?

凃維廷:五年前剛開業的時候,我們執行過一個也是需要製作群體模擬的電影專案。當時所採取的方式就是結合實拍素材,並採用 3D 群體模擬軟體中的動作及模型。因此才會了解,拍素材會花費許多時間和成本;當時運用的軟體是 Maya 的群體模擬外掛 Miarmy,有預設的角色和動作資料庫很方便。

當時的專案我們採用內建資料庫進行製作,缺點是臉型較多偏西方臉孔,身形手臂也比較長,套上動作庫的資料後,拍手或歡呼時容易產生奇怪的效果。有過這樣的經驗,我們知道這樣的方式無法應用在《下半場》中。可以說先前的專案經驗有了扎實的經驗奠基,我們才知道要怎麼選擇更好的方式、怎麼去突破。


如果未來有機會再次接觸到群眾模擬的特效工作,在流程上,您會想要做什麼優化或是調整?

凃維廷:因為在《下半場》中,從掃描到整理模型的製作時間非常長,我們原先想藉由專案經驗繼續投入這個流程的技術開發;但是很快的,市面上開始有了各式各樣的 AI 輔助應用,能夠自動產出模型,甚至只用一張照片就能產出不錯的人像模型。例如是像甲尚科技近期推出的 Headshot 3D 頭部生成器,它的模型都已經規格化了,所以在產生形體、或是設定動態時都不用再額外整理模型,就是蠻厲害的應用。如果下次有類似的專案,我會嘗試使用這樣的新技術,只要拍一張大頭照就能直接應用了。  

「現在人工智慧的技術應用越來越快速,身處特效產業的我們沒有辦法只停留在某個技術點。可能要隨時「拋棄」我們覺得厲害的技術或軟體,並嘗試不同的工具應用。個人認為在這行業中必須隨時保持這個心態!」

凃維廷 總監

在先前的特效分享會中,綠幕的應用決策似乎也造成了熱烈討論?

凃維廷:當時大家都很懷疑,不使用綠幕的話真的做出來嗎?我經常會看國外特效公司的 VFX Breakdown,觀察中發現,使用綠幕就和掃描一樣,終究還是得處理細節,而處理綠幕的細節也是相當花費時間成本。另一個考量是當電影拍攝進行時,綠幕是否有足夠的時間能規劃完善,像是燈光能否照亮綠幕又不妨礙拍攝進行、綠幕架設數量和成本等,如果無法落實規劃,很容易影響電影拍攝的進程,同時也給自己造成麻煩。

對於一般人來說,有綠幕才能把主角「挖」起來;但以我們過往在廣告、電影專案的經驗,有綠幕不見得是好事。在《下半場》的體育館決賽場景中,體育館的場地很大;若以兩座觀眾席來看的話,畫面視覺可能看起來很小,若鋪設綠幕要能涵蓋前景演員的高度來計算面積,綠幕尺寸至少是40' x 40' (11.90 x 11.90m), 這種尺寸的綠幕在台灣數量不多,保存狀況也不一定好,更不用說每個面向的觀眾席都鋪滿了。其次,如果鋪設了綠幕,反而使原本特效需額外增加 CG 座位席的製作項目,綜合了諸多考量,我們決定不使用綠幕,總的來說並非不使用綠幕比較好,而是綠幕的使用需要更完備的事前規劃。

After
Before

因應近期的畢業季,對於想要加入影視產業的新鮮人,您會想要給他們什麼建議?

凃維廷:就像電影《陽光普照》裡的金句,「把握時間,掌握方向。」在未踏入產業前就必須先了解產業的現況是什麼,因為 3D 應用的範圍太廣了,我會建議要先掌握一個方向。

就我過往的觀察,如果畢業出來工作後的五年內,還沒有到達 Lead 或是部門組長的角色,之後很容易就往下走了。因為在你之後加入的產業人,技術學習的面向、軟體、硬體都會不停更新更快,想法也會越來越廣。所以要隨時保持好奇的心態觀察事物,吸收新知,不斷自我學習才是提升能力的方式。 


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