4 月 3 日，蓝光加长全网最完全版《指环王》三部曲在 Bilibili 上线。
时隔 18 年，这部带有弘大天下不雅观与史诗格调的经典科幻电影再次重回大家视野。
但纵然现在回看，这部巨作的拍摄手腕与殊效质量仍未过期，仍能充分让不雅观众感想熏染到各场大沙场面的壮阔感，感叹背后殊效公司水平之高超，再次重温后也无比激动。
这也激起了我们对付 AI 时期下数字殊效技能将为我们带来更多新惊喜的憧憬。

作者 | 申一帆、樊晓芳随着环球影视家当逐步走向工业化、规模化和家当化，我们陆续看到《阿丽塔：战斗天使》、《盗梦空间》、《流浪地球》、《阿凡达》、《复仇者同盟》等科幻电影因震荡的视听感想熏染、新颖的电影题材得到票房、口碑双收。
现今殊效技能已被广泛运用于各种电影动画中，工业光魔、Weta 等天下顶级视觉殊效公司及大型影视制作团队，都已考试测验利用打算机图形图像技能（CGI）赞助制作一些超过跨过现难度的数字殊效。
CGI 让影视殊效创作得到技能保障，让有视野与高度的艺术创作可以尽情发挥，也让各种本身具有新颖主题和伟大天下不雅观的影视作品或游戏的美学属性得到更大程度的表达与通报。

「指环王 2：双塔奇兵」末了圣盔谷之战甘道夫率洛汗援军冲下大斜坡与兽人士兵正面交手场面数字殊效的发展史可以看作是电影制作的技能发展史，在电影刚刚涌现的那几年，任何的视觉效果都是局限在相机内完成的事情，例如更换镜头，或大略的帧分割技能。
1896 年，法国著名魔术师及电影制片人、数字殊效鼻祖、科幻电影先驱乔治·梅里埃有时发明了一种电影殊效技能——停机再拍，仿佛可以通过掌握摄像机来操控并改造画面中的「现实」。
随后其创造的两部画面光怪陆离、剧情近乎梦幻的电影——「月球旅行记」与「奇幻旅程」，也作为科幻电影的坐标***，开启了人类对超现实主题电影与殊效制作的无尽想象。

「月球旅行记」电影宣扬封面图进入 50 年代后，随着打算机技能的发展，殊效的制作也开始借助打算机图形学的知识，用电脑来天生图像（CGI），这种技能到 70 年代后逐渐成熟，涌现了像《星球大战》这样的经典殊效电影。
1985 年，迪士尼公司创造了第一个利用电脑绘制的动画角色——年轻的夏洛克·霍姆斯的彩色玻璃人。
20 年之后，《指环王》和《阿凡达》的成功掀起了一场技能革命，数字虚拟角色的制作在电影当中开始靠动作捕捉技能来制作。
随着打算机技能的不断发展，殊效的制作开始走向数字化，从传统的机内殊效，殊效扮装，光学洗印等物理殊效手段发展至到现在的数字合成、数字绘景、流体动力学等电脑天生图像。
同时，随着数据剖析、打算机视觉、机器学习和深度学习等数据智能技能的不断运用，提升了数字殊效的自动化处理和剖析的水平，授予了数字殊效更多的智能化属性，进一步减轻了殊效事情职员繁琐的事情，降落了人力本钱和韶光本钱。

《阿凡达》实地拍摄场面与虚拟摄像机实时预览画面对比机器之心希望通过本报告《天下顶级电影殊效公司都在让 AI「接管」殊效制作——数字殊效中人工智能技能的运用现状及趋势展望》，先容现有机器学习算法在数字殊效中的运用现状、未来技能发展及落地运用趋势，帮助做机器学习、影视制作等干系的殊效制作职员、殊效团队、视效总监、电影导演，探求机器学习技能运用的可行性，以及为新型影视的制作策略和殊效技能开拓供应参考。

报告目录

部分运用案例

4.1《复仇者同盟 3》利用新的机器学习算法来推进人物角色面部表情捕捉过程

灭霸在《复仇者同盟》中承担主要的角色，殊效团队对他的定位是一个弘大而愤怒的角色，但是又同时充满感情。
以是，殊效团队更希望花心思捕捉到演员表情的奇妙方面，特殊是他的表情变革。
卖力制作灭霸的殊效公司 Digital Domain 利用了一种名为假面舞会（Masquerade）的定制机器学习软件，使动作捕捉性能看起来更自然。

首先，他们利用动作捕捉技能在演员 Brolin 的脸上放置 100 到 150 个跟踪点，用两个垂直方向的高清摄像头捕获这些跟踪点数据。
和传统的动作捕捉不同，这是一个相称低质量的渲染，采取低分辨率网络可以让机器学习算法判断哪种高分辨率的形状将会是针对该镜头的最佳办理方案。
得到电脑天生的方案后，制作职员会对效果不好的镜头在建模中进行调度。
如果须要灭霸的眉毛或者嘴唇更高，他们会将这些调度的数据反馈给基于机器学习的人工智能系统，系统会根据这些数据进行学习，逐步制作出符合殊效团队设想的灭霸。

接下来是一个称为「直接驱动」的过程。
它采取高分辨率面罩，置于灭霸的角色模型上。
然后会经历一个和上文类似的过程，用于灭霸的表情制作。
如果他的表情没有表现的「更加惊异」或者「感到难过」，就会针对性的做一些调度，逐步「教会」基于机器学习算法的人工智能系统自动调节灭霸的表情。
通过不断的调度和反馈，不才一次将相同的数据输入到「直接驱动系统」当中的时候，将得到更加准确和符合团队期望的结果。

导演 Joe 和 Anthony Russo 将演员带入动作捕捉头盔并且测试他的部分线条，试图考试测验不同的线路以及如何在调试到最靠近预想的灭霸形态的时候将其保存下来。
利用这些线条能够捕捉到他脸上险些难以察觉的动作和神色。
在捕捉到他的眼睛和脸颊上细微的动作之后，我们可以清晰的看出来他对失落去 Gamora 的沮丧或悲哀，以及他对 Tony 的愤怒。
这种技能上的革命使得 CG 效果在真实感和数字虚拟人物的性情表达上更上一层。

4.4《指环王:护戒青鸟使》利用群体仿照系统制作大规模群体数字士兵及万人打斗场面Weta Digital 公司卖力电影《指环王：护戒青鸟使》的 Massive 角色创建，为此篇的序幕制作了一个多达十几万精灵、人类以及其他生物组成的同盟军与阴郁魔君索隆的妖魔大军的混沙场面。
Weta Digital 公司利用了 Massive (Multiple Agent Simulation System in Virtual Environment )「虚拟环境群体仿照系统」一种打算机人工智能动画制作软件，创建了战斗场景中的 70，000 余个人工智能角色，并使每一个 Massive 角色都拥有自己的「大脑」。
Massive 是由软件开拓师、群体仿照人的总监史迪芬 · 瑞杰勒斯 (Stephen Regelous) 用了五年韶光开拓出来并逐渐完善的大型群组动画软件，并因此荣获 2003 年奥斯卡科学与工程奖。
原始仿照人的动作是由动作采集器 (Motion Capture) 得到的, 动作采集小组为序曲战斗中的士兵们设计了跑、打击、刺杀、倒下、去世去等动作。
当把这些动作数据输入到智能仿照人的大脑中之后，仿照人们就会自动地逐项筛选以选择适宜于他的动作。
导演彼得·杰克逊在序幕战役场景中安排 了 5 万到 10 万人的战役场面, 10 多万人的动画调试工程量非常的大，纵然利用前辈的「动作采集器」( Motion Capture) 的动作捕捉技能可以得到真正的人物动作，但也无法真正地实现数十万个数字人之间真实的互动对抗、拼杀撕打，并且很难让万万千万的不同个体人在特色上与动作上产生千变万化的差异。
为此，12 位动画工程师用 Maya 为紧张的生物设置了关键帧动画，动画部门用 Massive 程序也为数字绝技替人演员（Digital Doubles）、半兽人（咕鲁）和一些基本的运动编辑了动作，并制作动作库使角色大脑和身体的动作库多样化。
该动作库的准备事情花了 2 年韶光。
同时，也由于角色是由带有物理特性的原模型创建的，考虑到要物理仿照，Massive 程序带有固体动力学（Rigid Body Dynamics），这样能使打斗的武士落在粗糙的地面上。
由于这部影片的目的便是要使每个角色（武士、妖精、数字绝技替人演员）的外表和动作都分歧凡响，以是，Massive 的事情职员为每一类角色都设计了多种多样的工具、服装和皮肤颜色。
事情职员首先列出每一类型的角色，然后给他们设置特定的动作，例如武士，他们要击打、侧跨台阶、把武器向后拉并且阻挡（对方），这些动作要有变革，由于角色会涌如今不同的环境中，这就意味着须要捕捉好几百个动作。
Massive 软件能非常随意马虎的产生变量，从而来改变几何体或特性。
每个角色都有许多变量，他的靴子上可以满是泥泞，或者他又是非常好斗的，Massive 可以改变骨骼的比例、shader 参数和脑部变量。
一样平常要为每一类型的角色捕捉 150 到 350 个动作。
Massive 程序带有一个动画稠浊引擎，在角色翱翔中它能修正动作，例如，让角色瞄准武器，或拽住其余的角色。
角色们能用反向运动学掌握他们的四肢。
角色的大脑是用模块（输入输出节点、掌握节点和模糊逻辑节点的网络）来创建的；常日，大脑有 6000 到 8000 个这样的节点。
角色们能"瞥见"渲染他们周围的图像的扫描线，"听见"声音的频率，并确定他们所处的位置，然后做出与人类相似的反应。
每个角色都有一个分外的大脑，因此他能做出独特的反应。
他们做出反应的速率是每秒 24 帧。
事情职员用 Massive 来处理影片中数千个武士——一旦从沙场上出发，角色们就会锁定目标（仇敌），然后开始「征战」。

报告如何获取？

本报告《天下顶级电影殊效公司都在让 AI「接管」殊效制作——数字殊效中人工智能技能的运用现状及趋势展望》是机器之心家当研究团队推出的《「智周」人工智能技能运用报告系列》之一。
本系列报告全部被收录于

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