TGDC丨从《阿凡达》到《死亡搁浅》，游戏动捕走向移动端
手游引入动捕技术或成为趋势
近来，“鹿鸣”《人工桌面》继《原神》后，成为大众关注米哈游的又一焦点。
虚拟偶像风潮再度掀起。
从国外的“初音未来”到国内“洛天依”“K/DA”，虚拟偶像悄然从二次元圈层延伸至游戏、直播等垂直领域。
但追根溯源，虚拟偶像之所以能被应用到不同领域，主要还得益于动作捕捉技术的发展。不过大众对这一前沿技术的认知，还未达到普适性。
12月9日，在2020年腾讯游戏开发者大会上（TGDC），腾讯互动娱乐光子技术中心Lead Motion Technician Kevin Wang以《捕风捉影，让虚拟更现实》为主题，立足于自身20年的动捕工作经验，讲述了动捕在游戏中的开发与应用流程。
他认为动捕在游戏开发中的价值主要包括五大方面：节省人力、时间与开销；以最快的方式实时呈现概念；可用相同的动捕数据拍摄不同镜头；可以利用多个角色替身；动捕让细节更为逼真。
为了让大家更容易了解动捕，竞核整理了Kevin Wang演讲部分内容。
在动捕界工作超过20年的Kevin Wang，参与过《阿凡达》等电影，《死亡搁浅》《战神》等游戏项目的制作。
谈及动捕，Kevin Wang以动捕在游戏开发中有哪些价值点作为切入点展开讲述。
1、节省时间、人力与开销
今天如果有一款游戏，我们要用手K的方式呈现出200分钟的动画，需要七、八个动画师花费半年年的时间。
可如果以动捕的方式去做的话，我们也许只需要两天到三天左右的时间，就可以录取，然后把这些动画转移到我们的3D角色上面，做出一系列后续的细节上面的清理。也许只需要花大概一个月不到的时间，我们就可以达到相同的效果，甚至于更逼真的动作
整体上来讲，这是一个节省人力 时间与开销的事情。
2、以最快的方式呈现实时的概念
这好比导演拍电影。考虑好怎么拍，怎样剪接，镜头如何架设之后，我们会请演员去把它演绎出来，让导演能够去拍摄这些镜头，之后去做剪接。
这一整个过程可能只要花一个星期不到的时间。
3、可用相同的动捕数据拍摄不同镜头
假如说在动捕拍摄过程中，有两个人在演对手戏，那么可以把他的动作捕捉到电脑里面。后续我们想要拍这些镜头的时候，可以把捕捉下来的这些动作播放出来，再实时地去搭建我们要拍的镜头。
这是一个非常省时的方式。
4、可以利用多个角色替身
如果我们是在一个电影的场景里面，用真人去拍摄，要搭建这么多个镜头，演员肯定要重新地去演绎这个场景。同时，需要演绎很多次，并且每一次演绎都会有少许的差别。
以《死亡搁浅》的主角Norman Reedus相关画面为例，他实际在动捕场地里面拍摄的动作可能只有5到10分钟，其他所有额外的动作是不同的替身来拍摄的。后续把这些数据转移到他演绎的角色上即可。
5、动捕让细节更为逼真
以手K的方式去做动画，最困难的其实是如何更好的表现角色的施力点与受力点。比如久站之后，有的人会往一边倾。左右脚之间取力与卸力的过程，是在手K里面比较难展现出来的地方。
而通过动捕，可以让这些细节动作更为逼真。
除了更具象的为大家阐述动捕在游戏开发中的价值外，Kevin Wang立足于多年的动捕工作经验，总结出多条动捕相关知识。包括：常见动捕硬体分类（电磁类、光学类）、动捕准备与拍摄过程、动捕后期制作流程、脸部动捕与虚拟相继的使用、动捕整体在游戏中的流程。
考虑到上述内容与视频案例结合较为密切，竞核就不再具体展开，感兴趣的小伙伴可以去TGDC官网观看直播回放。
演讲最后，Kevin Wang还谈了谈动捕发展变化和未来探索方向。
“在20多年前，我开始做动捕的时候，一颗反光球它就像一颗乒乓球一样大，而且还是硬反光球。”Kevin Wang回忆到。
为什么那时候反光求是硬的，而不像现在做成软的呢？
最早是因红外线摄像机里面的Sensor非常小，能见度是非常得低。所以一定要把反光球做到非常大，它才能够截取到数据。并且这些截取下来的数据是直接到电脑里面，红外线摄像机不会做出任何计算。
可20年之后今天，市面上普遍在使用的红外线摄像机，它不但是可以截取到更精细的数据，比如人脸上的小点等精细数据，现在的红外线相机都可做出一系列的计算，然后把计算出来的成果再放到电脑里面。
“这会节省很多的时间。”Kevin Wang表示。
随着硬体日新月异的发展，他认为动捕技术未来的发展空间还很大的。比如，Xbox Kinect等产品已经可以做出比较简单地动捕，之后在家庭场景中完成动捕也是非常有可能的事情。
聚焦到游戏动捕领域，过去动捕比较常见于主机游戏、大型单机游戏等研发过程中。随着手游玩家的需求和移动设备性能地提升，动捕或许也会成为手游发展的重要方向之一。
Kevin Wang觉得这是非常有可能的。
他举例到，之前做一系列的Locomotion，我们需要15度角、30度角…180角度，每一个方向都要拍一次。而在当前的科技基础上，我们能够做到所谓的Motion Matching，就是说它能够让电脑实时地去计算出来每一个人启动的方式，中间要怎么去匹配这个动作。
“相对的，这些数据变少了。”Kevin Wang表示，“如果电脑能够计算出来，那我们也能够去优化这些Data”。
简单点来说，如果我们能将一个GB（Gigabyte）的数据压缩到大概几十M,(Megabyte)，那将动捕技术引入手机是大有可能的。
据Kevin Wang介绍，当下已经有一些手机游戏在慢慢实现的一个效果。
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