超 3000 个特效镜头，复联 4 是怎么在短时间里完成的？
By 超神经
场景描述：机器学习、VR、AR等技术助力电影特效镜头的制作，不仅大大改善科幻电影视觉效果，同时也节省大量人力与时间成本。
关键词：机器学习 计算机视觉 视觉特效
首先郑重声明，本文不会涉及任何剧透，请放心享用。
期盼已久的《复仇者联盟：终局之战》终于在今天上映了！近 300 万人在今日国内午夜零点场熬夜观看。
迄今为止，在电影界有着如此大的吸引力的，恐怕非漫威莫属了。有人说：「特效始于电影，高至漫威」。因此，除了精彩的剧情，《复联》系列带来的视觉冲击也是它实力圈粉的原因。
据统计，《复联 3 》里包含 2680 个特效镜头，获得第 22 届好莱坞电影最佳视觉效果奖。而距离 3 首映仅一年，《复联 4 》就带着超过 3000 个特效镜头赶来。这背后是 12 家特效公司、上千人团队以及计算机的工作。
今天我们不聊剧情，聊聊特效与它的新武器人工智能的那些事。
假如复联没有特效
很难想象没有特效的复联会是什么效果。而没有强大的技术力量，《复联 4 》可能也不会这么快与我们见面。要知道，曾经以特效惊艳观众的《阿凡达》每帧画面平均耗费了 4 万个人工小时。
特效是指影视作品拍摄和制作中，利用数字技术的手段「制作」出难以完成或者有危险的画面。
我们常说的「大场面」就是优秀的视觉特效了。
《复联 3 》全片 2680 个特效镜头，只有 4 个镜头没使用特效。刷新了当时漫威电影的特效镜头纪录，这些特效制作成本高达 2.5 亿美元。所以如此打造的视觉盛宴，谁能扛得住。
如果没有特效，你看到的复联，画风完全是另一个模样
但特效的制作一般需要花费巨大的心血和财力，所以特效做的不好的话会被戏称「五毛特效」。而随着机器学习的发展，以及 VR， AR 技术的成熟，视觉特效这项工作已经在人工智能的帮助下，开启了新篇章。
特效的 AI 核武器之一：工业光魔
参与《复联 4 》制作的 12 家特效公司之一，工业光魔 （ILM，Industrial Light and Magic ），凭《星球大战》开创了特效新时代，一举成为电影特技的「领头羊」。
迄今为止，工业光魔已经为多达 300 部的影片制作特效，并获得过 15 次奥斯卡最佳视觉效果奖。《加勒比海盗》、《变形金刚》等电影特效都是工业光魔参与制作。
在《复联 3 》中，瓦坎达之战是由工业光魔参与制作的，包括灭霸飞船、瓦坎达上的所有战斗、反浩克装甲战斗等片段，共有近 400 位视效艺术家完成了 600 个特效镜头。
瓦坎达之战中的特效
如今，工业光魔正致力于使用人工智能对光线追踪产生的图像进行去噪。这将减少 CPU 的负担并大幅度地节省时间。
公司负责人还介绍说，「我们还在研究以半自动方式识别和替换人脸的技术，这将会是一次巨大的飞跃。」他所提到的换脸技术，便是类似于前段时间很火的 deepfake 技术。
工业光魔制作的绿巨人特效
利用这种技术，工业光魔团队可以将一位演员的样子映射到表演者脸上，并且制作效率大大提高。
工业光魔 CTO Rob Bredow 在一次演讲中表示，在电影中用一个 deepfake 算法的话，实现的效果质量还不够高。但是他们已经确定了什么是限制所在。不久后，他们会将类似 deepfake 但是质量更高的技术用在电影中。
特效 AI 武器之二：数字王国
在《复联 3 》里，灭了一半宇宙的「大紫薯」灭霸，就是著名的特效公司数字王国（ Digital Domain ） 利用了机器学习等技术打造而来。
曾有媒体报道，灭霸的外部形象为这个人物注入了灵魂。有没有一种感觉，看到灭霸的样子，就能感受到他是个狠人。
数字王国的一位工作人员说，如果你的特效软件里没有用机器学习，那你就会做错
数字王国通过全新技术捕捉了演员 Brolin 的面部表演，并通过机器学习的技术，将他的表演转化为极具存在感的主角——灭霸。
数字王国使用 Masquerade 定制机器学习软件，通过两个垂直方向的高清摄像头捕获面部数据，细致追踪面部的 100 到 150 个跟踪点。
之后，通过计算机视觉的技术，训练和调试机器学习模型，自动将得到的脸部渲染映射到灭霸这个角色上，最终得到自然的面部视觉效果。
灭霸扮演者 Brolin 被「特效」后的对比
通过他们的努力，我们看到了这个偏执，凶狠，硬气，而又带点柔情的大反派。如果没有这些技术，也许灭霸的形象就不会这么丰满，也不是那个为了看日落而实行「人口控制」的狠角了。
特效的 AI 核武器之三：全面降维打击
借助于 AI 技术，视觉特效将不再需要大量斥资，就能得到更好的视觉体验。
同时利用到云计算，高性能的 GPU 等硬件，以往需要两个小时渲染的帧，可能只需要两秒钟就能完成。
得益于这些技术，行业内的设计师、艺术家能够节约更多时间去创作更多有趣的东西。
如此一来，只要你有一个较小的工作室，甚至是独立的艺术家，利用技术就能获得蜘蛛侠或者 X 战警电影中看到的效果。
真实拍摄和制作后的镜头对比
现在机器学习已经被用于在基于物理的动画和媒体艺术中，创造出有趣的效果，但是随着计算变得更加高效和新颖的方法，如深度强化学习技术，将会创建出更具可扩展性的模型。
如果这项技术成为主流，工作室电影和独立电影的视觉特效成本将会大大降低，对于热爱电影的人士，无异于又一个福音 。
复联 4 ：惊喜远不止特效
相比于《复联 3 》最终收获了奥斯卡最佳视觉的多项提名，《复联 4 》不知道又会带来什么样的视觉盛宴。
根据已经公布的 12 家参与制作特效公司名单阵容，加之整部电影中超过 3000 个特效镜头。可想而知，《复联 4 》绝对是顶级的制作水准。
而且漫威对自己这个系列的收官之作，想必也是不会掉以轻心，毕竟那么优秀的前作 3 ，似乎都是在收着，为了 4 做铺垫。
所以雷神会不会用毁天灭地的大锤爆发雷霆之力，火箭浣熊怎么继承格鲁特成为搞笑担当，以及灭霸和联盟之间的战争能够壮观到什么程度，也许只有亲自去影院，为信仰充值一下，才能知晓结果了。
祝愿每一个要去看电影的小可爱，都没有在观影前被强行剧透，然后在影院里看得尽兴！
超神经百科
CG （CG 影视动画，Computer Animation）
CG 是借助计算机来制作动画的技术。大致可以分为二维动画（2D）和三维动画（3D）两种。
CG 原为 Computer Graphics 的英文缩写。随着以计算机为主要工具进行视觉设计和生产的一系列相关产业的形成,国际上习惯将利用计算机技术进行视觉设计和生产的领域通称为 CG。
它既包括技术也包括艺术，几乎囊括了当今电脑时代中所有的视觉艺术创作活动，如平面印刷品的设计、网页设计、三维动画、影视特效、多媒体技术、以计算机辅助设计为主的建筑设计及工业造型设计等。
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