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揭露 Netflix 神劇《王冠》第四季幕後製作,用特效打造 80 年代場景

每季都獲得金球獎、艾美獎提名的 Netflix 神劇《王冠》,以英國女王伊莉莎白二世的故事為主軸,帶領觀眾揭露英國皇室不可告人的秘辛。第四季於 11/15 上線,也立刻吸引全球劇迷觀看,再次帶動網路話題。外媒採訪了《王冠》第四季特效團隊 Framestore 的 VFX 製作人 Standish Millennas,2D 總監 Ollie Bersey 和動畫總監 Ross Burgess,暢談第四季的特效工作。


模擬80年代各都市的環境風貌  

在《王冠》第四季中,Framestore 負責了 230 個特效鏡頭,除了以數位繪景的方式建立了 1980 年代王室所居住的世界,還必須替受傷的鹿製作生物動畫,模擬澳大利亞、倫敦和紐約的都市人群,再到使用 Deepfake 技術進行臉部替換拍攝。VFX 製作人 Standish Millennas 提到:「大部分的工作都在處理場景的部分,像將場景現代化的區域作修改、增加道具等等,例如在機場上,劇組是在跑道上拍攝的,但背景需呈現多個機場與飛機的樣貌,這些都是用特效加上去的。」除此之外,劇組也在西班牙拍攝皇室去澳洲巡迴的模樣,因此也必須用綠幕打造如雪梨歌劇院等當地的知名地標。又或者戴安娜到達紐約的戲,則是在英國曼徹斯特的街道拍攝,再利用 CG 打造美國交通燈號以及防火巷等細節,讓它看起來像 80 年代的紐約。  

上圖為英國曼徹斯特,下圖為特效打造後的紐約

舉例來說,王室登艾爾斯岩的畫面,劇組先在西班牙某個山區拍攝,再來交給特效公司經過色彩校正,然後修改色調中,再用數位繪景的方式繪製後面的場景。VFX 製作人 Standish Millennas 強調,攀爬艾爾斯岩的畫面比團隊原先的想像複雜許多,畢竟劇組是在比較淺的沙色表面上拍攝,演員的腳會沉進沙子裡,然而艾爾斯岩的土地應該是比較堅硬的,因此在後製上必須細部調整演員,讓他們的腳能緊貼岩石上,並製造腳踩沙地的效果。「那場戲增加了後製的複雜度,花費比預期還要多的工作,因此最難的不是繪製艾爾斯岩,而是處理這些細節上。」

上圖為特效前,下圖為特效後

「看不見」的特效,關鍵在數位繪景與人群模擬  

前面有提到了雪梨歌劇院的場景,實際上是在西班牙拍攝,針對場景特效,2D 總監 Ollie Bersey 提到,其中有一顆用吊臂拍的空景,則是團隊運用基於粒子的人群模擬技術,在合成軟體 Nuke 上製造萬人空巷的畫面,接著再將其轉化為數位繪景。另外,在歌劇院的近景中,也有一顆描述大量人群的畫面,然而由於人數過於龐大,虛擬人的素材不夠,於是在裡面放置了雙胞胎與三胞胎充數,或是運用不同技術將其添加上去,最後這顆鏡頭修了 120 次左右。  

至於白金漢宮也是由 CG 特效打造,其中一顆入口的鏡頭。除了前門、欄杆、宮殿正面的拱門,其他場景效果都是用數位繪景繪製的。值得一提的是,團隊已為《王冠》創造四季特效,因此當然留下了不少C G 宮殿道具,因而在該場景上也派上用場,另外設計師也考究歷史,做了一些裝飾。2D 總監 Ollie Bersey 特別說到:「這是我自己最喜歡的鏡頭,因為觀眾不會意識到場景是特效!」  


打造雄鹿受傷的生物動態  

撇除環境特效,《王冠》第四季中最困難的特效製作,就屬射擊鹿的那場戲。動畫總監 Ross Burgess 表示,通常為 CG 角色創建動畫時,我們會蒐集大量的參考影片,然而鮮少有人拍攝受傷的鹿,頂多就是錄製鹿一動也不動的樣貌,於是團隊面臨的挑戰是,要以想像的方式呈現擬真生物的動態,並說服觀眾影像是真實發生的。所幸團隊有位出色的分鏡師,他將故事整合成分鏡,這對特效製作來說,有非常大的幫助。

最困難的一個鏡頭當然是雄鹿被射擊的畫面。當我們看到參考影片時,儘管情緒上讓人感到不安,但還是必須專注在工作上,仔細觀察雄鹿的反應與動態。這時團隊發現,當鹿被射擊時,就會立即摔落,特別是從後背被槍擊時,它們會先倒塌並摔落。但如果團隊如實去做,故事將不成立,於是團隊仍然偽造逃跑的動態,讓劇情能順利進行。因此在該場戲中,被射擊的鹿會先摔倒,然後重新站起來,這些動態必須在極短的秒數呈現給觀眾。值得一提的是,拍攝現場用了藍色的木製小鹿作為輔助道具,其目的主要是確認鹿在鏡頭上的位置。 


以 Deepfake 技術重塑演員表演  

訪問的結尾,2D 總監 Ollie Bersey 提及,在一場跳台戲中,用 Deepfake 技術將特技演員的臉,換成飾演安妮公主的演員艾琳多爾蒂 Erin Doherty 的臉。「老實說,團隊一直想嘗試將 Deepfake 技術應用在特效中,畢竟特技演員的表現有時不盡人意,需要這樣的技術去拍攝,於是團隊讓 AI 重現演員的臉,但還是需要去修改細節,讓臉部形狀看起來更像 Erin Doherty。」對團隊來說,這是一個有意義的實驗,未來如果有拍攝需求,也會考慮用 Deepfake 技術為影像視覺創造更多可能性。  


本文經 Befores and afters 授權發布,內容僅有做字詞修改,保留作者所述內容,但不代表映CG 立場。如需轉載請聯絡原作者。 

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