NeoVFX – 分享特效

Digital Domain的特效团队所制作的电影The Curious Case of Benjamin Button（《本杰明•巴顿奇事》）获得了今年奥斯卡最佳视觉效果奖。为了这部电影，150名DD的员工花费了超过2年的时间，将男演员Brad Pitt（布拉德-皮特）从年轻到老的样貌呈现在了银幕上。为了区别于Motion Capture（动作捕捉）这一叫法，Ed Ulbrich称他们所使用的技术为Emotion Capture（情绪捕捉）。

Ed Ulbrich在今年的Ted大会上向观众讲解了影片的数字角色制作过程，完整的演讲视频在这里。

据Ed透露，该片早在90年代就已排上计划，当时选定的导演是Ron Howard。可当时的电脑技术远远无法满足影片的需要，因为数字人物制作在那个年代还是一个不可攻破的难关。后来对技术十分敏感的David Fincher接管此片，他的态度是：凭借如今的视觉特效技术，任何事情都是可能的。负责该片视效的Digital Domain特效团队为此要使出浑身解数。

他们在初期做了大量的研究。他们的一个重要的发现是：尽管基于动作点（motion tracker）的动作捕捉技术已经越来越细腻化，可点与点之间的信息依然无法被记录下来。而对于复杂的人类面部表情来说，缺乏这些信息则是致命的。Ed的团队不得不抛开所有如今已有的技术，打开思路从其他领域汲取灵感。

第一个重大启发来自一项70年代的研究，FACS – Facial Action Coding System (脸部动作编码系统)。 这项研究的理论基础是：人类所能产生的所有面部表情都可以被归纳为70个“基础造型”（basic poses and shapes）。如同英文的26个字母能组合出无穷无尽的单词和句子，这70个基础造型能组合出任何一种人类表情。

Brad Pitt的面部基础造型

另一个突破来自一套全新的面部信息记录系统。该系统由数个摄像机组成，专门拍摄人脸。我们知道，两个摄像机能得到立体信息，而数个摄像机加在一起则能得到更为精确的空间信息。因此这套系统能实时地采集演员的3-D面部表情，这一过程被称为Surface Capture（面采集）。下图比较了该系统得到的数据和普通运动捕捉系统得到的数据之间的巨大差异。

结合上述两点，Digital Domain为演员Brad Pitt建立了庞大的面部表情数据库，通过库中的基础表情，他们能够演变出任何Brad可能产生的表情。到这里，工作才完成了一半。因为光有40岁的Benjamin还不够，我们还需要70岁的他。

为此Digital Domain请来了著名的特效化妆师Rick Baker（获奖无数的一代神人，因《美国狼人在伦敦》成名），让他制作了Brad Pitt衰老后的面部模型（下图）。该模型制作完成后被扫描进电脑，技术人员便开始所谓的retargeting（二次定位）过程，即将表情库中的数据匹配到这个老年的头部模型里。此时我们已经可以看到一个假想的70岁老人作出逼真的面部表情。

Rick Baker制作的老年Benjamin模型

Retargeting

最后Digital Domain还用到了一个神奇的Image Analysis（图像分析）系统，该系统逐帧分析演员Brad Pitt的面部特征变化，并将它们直接解释成动画脚本（比如第xx帧，xx点向xx轴移动xx单位），再传到虚拟的老人头部模型上。经过这一步，数字角色的表情动画就大功告成了，剩下的工作就交给灯光材质部门啦！（当然，为了更加逼真，DD还专门开发了眼部运动系统和嘴部运动系统）

Image Analysis

本文由NeoVFX成员Davidchili撰写，转载请注明出处！