Max主力,Houdini打辅助!?《哆啦A梦:伴我同行2》技术解析

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大朋友们还有小朋友们,早上好呀,刚刚度过六一儿童节,不管咋样,还是祝大家“儿童节快乐”~新上线的《摩尔庄园》手游都有去玩玩看吗?还有前几天《哆啦A梦:伴我同行2》正好上映,不知道大家有没有趁这个节日去看一下呢?继2015年在大陆上映的第一部后,时隔6年,“伴我同行”系列终于回归,同时也是这个系列的终章,相信从预告和海报内容应该不难猜出来,大雄和静香真的结婚了,谁看了不大呼一句:爷青结!

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好了,还是回到正题,大家都知道,不同于以往我们看到的2D动漫,这个电影系列是以3D的形式展现给大家的。而且不像《最终幻想》《杀戮都市》这类比较偏成人向的CG动漫,《哆啦A梦》可是咱们从小就在电视上看着长大的,这种子供向的动漫要是突然以3D的形式出现在大家眼前,我们能一下子习惯吗?

 

事实证明,在2014年和15年,作为《哆啦A梦》首部3D电影,它就为我们交上了一份令人满意的答卷。那么有了第一部的经验,第二部究竟在制作上有了哪些进步和改变呢?今天就来为大家介绍一下吧!不过以防有的朋友还不太了解,先给大家上个预告片康康:

好了,看完预告片,就开始给大家讲讲幕后吧。

 介绍 

续集制作策略的关键

是对之前的作品进行了很大的修改

制作环境的变化

这个项目从2018年底启动,3D的制作从2019年初开始,到2020年5月左右完成。其实在电影准备开始制作的时候,之前负责过第一部的制作人员本以为可以拿前作的部分资产用用,可是没想的是遇到软件版本等各种问题。毕竟相隔了六年,这六年当中软件版本更迭了好多。当时制作第一部的时候用的还是Max2011,时隔六年也就是2019年,Max版本改用2017了。之前使用的是Scanline渲染在后期处理合成的方法,现在都用VRay一并取代了,工作流程也进行了更新。为了能在有限的时间制作出比前作更好的效果,制作团队决定引入新的工作流程和工具。

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此外,还使用Nuke进行了合成工作,为了减少工作监视器和屏幕之间的颜色差异采用了 ACES 标准等等。
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下面我们来详细的介绍下这部电影中的所有关键流程和技术点

工作流程

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工作流程从场景和Layout开始。Layout工作完成后,依次进行角色资产的制作和上色、微缩模型的制作和拍摄等各个环节,然后再依次进行灯光和合成,从而完成作品。红线表示数据传输,绿线表示参考数据的交换。

AECS的使用

其实在第一部的时候,制作团队就有遇到过在PC显示器上的颜色与投到屏幕上的颜色不同的问题。以前通常都会采取先将作品投影到电影院的屏幕上,进行比较后再在显示器中进行色彩校正的方法,不过这种方法有一个弊端,那就是由于绘图方法不同,导致出现无法匹配的颜色。

而这次团队采用了学院色彩编码系统“ACES”,延续了之前制作的完整 3D电影制作流程。除此之外还在使用ACES时,将先前作品色调(sRGB 色彩空间)相匹配的色调校正值作为作品色调LMT(外观修改转换)并入到了OCIO (OpenColorIO) 中,同时使用 Nuke 的查看器进行再现,通过下面的大雄对比图,我们可以看到颜色差异明显减少。

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▲ 标准 sRGB(以前的作品)
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▲ sRGB (ACES)

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▲  LMT + sRGB (ACES)

通过上面的介绍是不是能大致的了解了一下第二部的制作环境了呢?下面我们将从角色和绑定、场景、特效、灯光和合成这几点,更具体的来为大家介绍一下。

 角色和绑定 

以往工作的改进和新的挑战

表达能力和工作效率都有所提升

首先我们来说说角色和绑定。与上一部相比第二部在角色的头发、表情等方面都有了很大的进步和改善,尤其是这次还对大雄奶奶这个角色有了更多的刻画,由于是以前作品中没有出现过的老人角色,所以造型和动画都需要重新设计和制作。

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使用绑定进行有效的比例调整

第二部的故事设定是在上一部的一年后,人物设定并没有发生很大的变化。不过通过两部模型的对比,还是可以很明显的看出比例平衡,头发表情,皮肤质感,以及衣服图案等细节的不同,制作团队尽可能的通过缩放和移动上一部的模型绑定来修正比例,如果遇到了无法修正的部分,就会重新进行建模,让他具有更可爱更熟悉的感觉

 
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通过上面的图片可以看到大雄的对比和小夫的对比。大雄的话,头部的位置,脖子的长度和衣服的图案,相比以前的作品都有轻微的变化,而小夫除了与大雄相同的修正外,还缩短了身高来增强卡通的感觉。

 

 

大大增强了头发的表现力
不仅是人物的造型和表情,这次在头发的制作上也有了很大的进步。从第一部到第二部,制作团队一直使用的都是3ds Max中的“HairFarm” 插件,主要是因为可以用V-Ray 一起渲染出图。第一部的时候还只能单独渲染
可以看一下A图片,左边是第一部,右边是第二部,是不是一眼就能看出来质感有所提升?左边的头发实在是太规规矩矩了,而右边这种稍微有点杂乱感的,则会显得更加逼真,表现力也大幅提升,比如可以看到从背后透出头发的光线。
 

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然后我们再看一下B图片,上排是第一部,下排是第二部的模型和绑定。不管头发多乱最后都要恢复到原来的状态。为了更自然、更真实地控制头发,第二部中的骨骼数量比前作增加了30个。控制头发的网格其实很难进行详细的设置,所以团队创建了一个工具可以适当地进行分散。

 

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再来看一下CD,也是第一部和第二部的对比,与上一部相比,我们可以看到毛发的数量从之前的两倍增加到了三倍,通过这些设置最终的画面从表现力到质量都有了大大的提升。

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弯腰驼背的奶奶

下面我们来说一说大雄的奶奶,不知道大家有没有看过原版动画中大雄爸爸见到奶奶的那一集,我发誓真的没有比奶奶更好哭的角色了,第二部中对奶奶的刻画也是带来了更多感动。

 

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奶奶的设计虽然在挺直背脊站立的状态下刻画的,但在电影中一直是弯腰驼背的状态,所以团队在建模的同时,组装了一个简易的骨骼,并检查了最终的弯曲状态。另外,建模开始后的麻烦比画设计图的时候麻烦多很多,所以奶奶的造型从身体、头发到服装,都是由同一个人负责的。

除此之外,静香爸爸的模型也在一定程度上参考了大雄奶奶的模型,可以通过下面的图片来看一下。

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奶奶的其他部位表现

与其他角色不同,奶奶的眼睛经常是闭着或者微微睁开的,因此眼睛周围的纹理都经过了精心绘制。通过上面的图片,我们可以看到睁眼和闭眼的时候的背景和灯光。大家仔细看,奶奶的脸上有很多细小的皱纹,即使闭上眼睛,皱纹或者眼周的纹理也不会崩。
 
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另外,本来团队想通过在奶奶的手上添加更多皱纹以此来展现更多细节,但是由于形状非常多变,就算添加了很多逼真的皱纹也会给人一种不舒服的感觉,且数量很难调整,所以最后就没加太多。
看一下下面的图片,C是有适度皱纹的手,同时我们还可以看到变形与现实之间的界限,DE是背部和手掌的网格结构。

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难以控制的白发

故事中奶奶的年龄设定在60岁,其实还是很年轻的,因此要给她多少白头发也成为了一个问题,最后团队决定将头发颜色划分为深灰色和浅灰色,来减少不协调的感觉,从A图我们可以看出来,发际线也进行了模糊的处理。而且奶奶是长头发,从B图我们可以看出来,通过这两种颜色的搭配,即使把头发扎起来,从侧面或者背面看也不会显得很奇怪。

 
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再来看看下面的图片,从C图中我们可以看出制作团队创建了多种类型的纹理贴图,可以根据头发的长度改变颜色。纵轴显示黑色开始的位置,顶部是头发的尖端,底部是根部颜色。发际线为白色,设计为从头发中间变黑,图中纵轴为白色的地方,就变成了简单的白发。在D图中可以看到设置,通过Max中的Hair Farm的Hair Color Variation相结合而制作出来的。

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跪坐的特殊姿势

还记得奶奶跪坐在地上,大雄趴在奶奶腿上哭的场景吗?如果按照奶奶站着时候的模型比例来做的话,这个姿势其实是根本没法实现的。所以制作团队先把奶奶建模的腿拉长,并模拟试穿和服的样子,然后再让奶奶以坐下的姿势,再一次模拟试穿和服的样子。
 
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上图A是奶奶平时衣服的样子,B是为了跪坐的姿势而变形的衣服,可以看到腿被拉长了许多。C是制作团队在改造奶奶的建模中,由于改造的特殊性,避免了站立的姿势。从D可以看出,奶奶的姿势更加自然。
 
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此外,奶奶走路时候的标准姿势是把双手交叉放在背后,这里也将奶奶的手臂进行了伸长一倍的处理。

动画资产和渲染资产

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第二部沿用了第一部中制作完整3D电影的方法,将动画资产和渲染资产进行了分离。其实就是从动画资产中写入点缓存,然后加载到渲染资产中进行渲染。在之前的工作中,动画的绑定是很复杂的,需要花费大量的时间和精力来纠正渲染错误和动画。哎,Max的骨骼啊,想想就难搞!

如何获取数据以及如何使用绑定

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关于获取角色数据的方式以及如何使用绑定,制作团队同样延续之前的制作方法。动画资产包括角色使用的所有道具和服装。网格可以通过控制器在高、中、低之间切换。同样根据工作内容,对于头部、身体、头发、眉毛、眼睛等各个部位,网格的精度也可以分为高、中、低三个阶段。

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动作库

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动作库工具也是来自上一部电影。制作团队可以一边确认姿势,一边进行选择。此外,随着日常工作中的进行,动作库也在不断地发展。库分为全身和表情。

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其他的绑定

在第二部的制作中,除了人物以外,还有其他的一些绑定,比如未来世界中的电动扶梯。比如猫和狗都使用了一样的绑定。还比如C图中在高速公路上行驶的汽车,车与车之间的距离,还有车道的位置都进行了绑定,并且可以重复使用。
 
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 场景 

质量与效率的较量

构建现在 过去 未来的广阔世界场景

说完角色,我们再来说说场景。在电影开始制作前导演就要求要制作一个更大的世界,所以制作团队的任务就是要制作一个比上一部还要大的场景。

大熊家的制作

看过的朋友都知道,在这部电影中,出现了来自不同时代:现在和过去的大雄一家。A图是现代的大雄家,B图是过去的大雄家,是制作团队考虑到了随着时间的推移而产生的污垢和划痕的来制作的模型。

 

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可以看一下CD图,由于现代的大雄家处于接近新建的状态,所以这个模型是新做的,因此墙上几乎没有划痕和污渍的痕迹。

 

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然后我们看一下EF图,由于过去的大雄家出现了分辨率不够,污垢、反射等问题,所以是使用Substance Designer重新制作的。

另外,电影中大雄房间的场景使用了微缩模型,可以让我们感受到独特的质感,但由于拍摄的工时和后期处理的困难,所以建筑物外观的3D的比率还是比较多的。

城市场景

 
用之前的资产创建更大的世界场景。第二部大家看到的都市场景实际上是第一部的四倍大,使用V-Ray的Brute Force设置渲染的。纹理被转换为TX使用,树木使用Forest Pack进行离散排列。除了有6种房屋,还有还有大约4套公寓,通过将5种颜色变化应用于屋顶颜色并将它们整合在一起,再现了接近原作漫画的城市风貌。

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大熊和小叮当戴着竹蜻蜓俯瞰城市的场景是制作团队制作了一个通用场景,可以用在所有俯瞰镜头的画面上。未来的城市景观中有八种建筑模型,因为面数太大每个模型都转为代理进行管理。

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质与量并重的中心舞台

大家还记得哪一个场景出现的人最多吗?没错,是宴会厅,也可以说是这部电影的重头戏。既然是重头戏,那场景的精细和质量级别必然是最高的,直接干到电脑承受的极限,介绍里没有说具体的面数,但我能想象到制作者们面对一次次崩溃的软件的情景Max主力,Houdini打辅助!?《哆啦A梦:伴我同行2》技术解析
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这个婚宴会场可以说是整部电影中最难处理的地方了,A图是设定图,B图是模拟场地,C是最终成品。我们可以看到每桌大约坐了3到6个角色,总共加起来起码有60个人。桌子上还放着各种食物和小道具,甚至还有一个喷泉。
此外,从D图中我们可以看到,场景中的许多植物也是以模型而不是纹理的形式排列出来的。随着故事的展开,还会有风吹动植物的场景。而且就连人物脚下的草坪都是实模的,但是由于机器的内存太小,一开始连渲染都出不来,后来通过减少相机中看不见物体来减轻渲染的压力 。

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 特效 

资产转换等高效稳定运行

用丰富的表情给画面添加色彩

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现在我们再来说说特效,制作团队精心设计了约30种效果,使用的工具有Max 2017(Particle Flow、Thinking Particles、Fume FX),Houdini 17.5, Nuke 11.3。制作了包括时空隧道、未来世界等场景,还包括了雨、泪、烟等自然现象,以及泡泡一样的卡通表情。

大熊的眼泪

我们都知道大雄是一个爱哭鬼,所以眼泪是经常会出现的的效果之一。在这里使用的工具是则是3ds Max的插件Thinkbox Frost ,Frost可使用各种表面和几何克隆技术从粒子,顶点云,对象位置和点数据文件生成单个网格。可以看一下A图,SkinWrap Curve用于引导流动的曲线,模拟不流动的位置。B图中则使用Thinking Particles创建流动的粒子。C图是渲染场景视图。

D图就是最后的成品了,我们可以看到流淌着的有透明感的眼泪。此外,还加入了流鼻涕和眼睛周围的红色的效果。

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时空隧道

时空隧道则使用Houdini制作的。这里主要是可以通过边建模边尝试进行各种模拟。

我们都知道时光机是最经常出现的一个道具,所以随之的,时空隧道也就会经常出现。如何制作的呢?具体来说就是在3dsMax的layout上创建一条曲线,然后在Houdini中使它自动形成一条隧道。最后从Houdini导出为Alembic几何体加载到3ds Max中再用V-Ray代理进行渲染。
 
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A图是我们最终看到的效果。B图是在Houdini中资产化的时间隧道。C图是使用从几何体创建的矢量操纵粒子。D图是漂浮在时空隧道随机位置的一些元素。从E图可以看出,虽然时空隧道是一种很矛盾也很复杂的效果,但是里面的各种元素依旧很有规律的聚集在了一起。

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 灯光 

通过使用工具

促进彻底自动化的制作

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现在来讲讲灯光。

主视觉制作流程

主视觉不是一开始就用3D搭建,而是先创建了一个图像板和一个色彩脚本,以此来决定每个场景的制作方向。A图是早期阶段的概念意向图,灯光的颜色是在CG Layout上通过手工进行绘制的。B图是灯光检查素材,灯光也是根据概念图和颜色脚本来决定的。

 

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下面C图是最初合成的样子,这个版本制作团队想尝试完全复制A图的样子,结果搞得太像风景画了。在这个基础上调整一番,可以看下D图,使用了更加自然的颜色,最终就得到了E图的效果。

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提前准备大量材料

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A图是相关的角色基础层,B图是相关的场景基础层。人物角色的方面,大约输出了3种填充光和15种边缘光。另外,关于遮罩,在输出multi-mat时需要先设置Material D和Object ID。不过这次可以从V-Ray输出Cryptomatte,因此可以将遮罩与它们结合使用,这有助于大大的提高工作效率。

内部自动化工具

制作中为了提高效率使用了不少内部工具。比如A图中的Scene Builder,这些内部工具可以为每个镜头调用各种资产、相机、动画几何缓存等并构建场景。还有B图中的SimTree,用于读取缓存,使渲染资产更加轻量化。

 

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然后是C图中的shot量产工具,它可以对素材进行分类设置,通过在Maya中创建一个层,可以自动分配最新的素材。还有就是D图中的Sequence Publisher,它可以让每个合成师都对渲染素材进行更新和确认,然后继续工作。

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 合成 

通过ACES和Nuke

在整个工作中创建统一的图像

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呼~终于到了最后了,最后我们来说一下合成。与之前使用 After Effects 创建单个图像不同,这部电影中将色彩空间更改为线性 sRGB (ACES),并将合成工具更改为Nuke。利用基础合成和各种自动化工具,在整个工作中实现了图像色彩的统一。

大雄房间~迷你篇~

与上一部一样,大雄的房间都是以微缩模型和道具为基础的。大雄房间的镜头是通过将CG创作的人物与微缩镜头素材合成而完成的。先在微缩拍摄阶段开/关主光,然后根据微缩模型制作的CG模型制作AO、道具阴影、景深等,并在此基础上进行合成。A图是还没有经过调整,并且没有启用灯光的房间。B图是灯光打开的状态,我们可以看到来自窗户的光照在了地板上。
 
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C图是人物的影子,D图是通过在天花板上添加道具、AO和CG阴影来进行调整的效果。窗户和壁橱的位置在CG上都尽可能的接近了微缩模型,需要微调的位置则使用了Spline Warp进行了调整。
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大雄房间~CG素材、合成篇~

 

先看一下A图,这是使用3D建模的住宅区,还有天空以及窗户上的阴影,做工还算不错。然后我们看B图,通过向中间的窗户添加一些污垢,从而调整了背景的曝光度。C图是角色、道具以及未经过调整的3D素材。
 
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D图是对光线进行了一些调整,E图则是用于调整的部分光线,方便在合成的时候进行处理和修改。F图是CG人物素材与真实微缩模型的相结合,并且还没有经过调整。G图是最后的成品,空间虽然小,但是我们可以看到灯光的合成,更能体现故事性。

Mask tools的使用

因为合成图像创建的量很大,因此需要大量的通道,渲染出来的每个元素都可以使用ID通道。我们来看上面的A图,这部电影中引入了Cryptomatte,对于CG上的图层和对象,都使用了Nuke来获取通道。

 

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然后我们看下面的BC图,为了使用Cryptomatte从角色的基础的元数据中获取角色信息,并且还可以半自动地存储每个遮罩,团队创建了一个group/-do的内部工具。

最后看一下DE图,将基础合成中内部处理所需的最小零件遮罩存储在基础素材中,并将背景中处于被遮罩状态的每个字符的遮罩存储在了遮罩材料中。当运行单独创建的内部Python工具时,遮罩元素会自动存储在 Nuke 的基础材质中。使用存储的遮罩时,通过内部工具可以在一个节点内自由组合多个元素的遮罩,并且可以通过减少节点数量,尽可能使工作可以更方便和更顺利的进行。
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未来都市~背景篇~

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未来城市的场景基本上都是利用之前作品的资产进行搭建的。在下面这几个镜头中,为了创建太阳照射的城市和被云遮挡的部分,制作团队对晴天和阴天都进行了分别渲染,并且通过遮罩来调整位置。使用Cryptomatte根据窗户的颜色部分执行颜色校正。
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未来都市~角色篇~

 

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跟未来城市一样,角色的纹理也是基于以前的作品,但是这次可以通过合成更方便的进行控制。可以通过上面的图来对比一下美化前的角色和美化调整后的角色
通过最终的F图我们可以看出,调整后的小叮当的蓝色部分的镜面反射消失了,鼻子和头部等球形部分反射的边缘光也都进行了处理。

未来都市~合成篇~

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合成人物和背景,从而打造出一个场景,也就是A图,然后对整体的色调进行调整,也就是B图。

C图是制作团队为了合成的最后阶段而创建的一个工具集,这是一个读取镜头的相机信息应用畸变的工具,主要来自相机的效果,例如光晕和色差,并包含一个用于最终导出的写入节点。除此之外这个工具集还有一个图像模糊检查器,避免用肉眼可能注意不到的一些缺失。

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好了,关于《哆啦A梦:伴我同行2》的介绍、角色和绑定、场景、特效、灯光以及合成的内容就是以上这些。导演之前在采访中说过,这部作品是关于男孩大雄和成年大雄的故事,希望每个人都在在这部电影中看到自己的影子,也希望这是一部能让很多人产生共鸣的电影。
对于那些有志于电影制作和视频行业的人,两位导演说到,比起依靠不断发展的工具,更要依靠的是自己的目标,不管是“可笑”的还是“感动”的场景,都要以“超越那种感觉”为目标来工作,这是一件非常美妙的事情。

—全文完—

本文作者:CG世界,如若转载,请注明出处:https://www.cgworld.wiki/40632.html

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