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当舞蹈碰瓷科技,你可能看了一场“假”互动

   2018-05-30 3670
导读

你可能不止一次,见过你的朋友们分享下面这些看上去很“哇”的表演瞬间。比如一整屏的像素点仰面摔下:比如呼啦圈的旋转引起地面波纹:比如用手击碎这些屏幕颗粒:经过多轮刷屏,尤其是2016年年初,这帮幻觉制造者们还跑来北京天桥演出了。到现在为止,应该有不少人都了解这个团队--来自法国的AdrienMClaireB。为什么要提到他

你可能不止一次,见过你的朋友们分享下面这些看上去很“哇”的表演瞬间。

比如一整屏的像素点仰面摔下:

比如呼啦圈的旋转引起地面波纹:

比如用手击碎这些屏幕颗粒:

经过多轮刷屏,尤其是2016年年初,这帮幻觉制造者们还跑来北京天桥演出了。到现在为止,应该有不少人都了解这个团队--来自法国的AdrienM&ClaireB

为什么要提到他们呢?

因为,这个法国团队,基本上是我的“新媒体舞蹈”启蒙老师。2015年年初,我不幸看到了他们火遍朋友圈的作品Pixel,惊吓之余立刻跑去墙外找了更多更多的信息,然后……就停不下来了。

先来说说他们是怎么“启蒙”我的

大家都知道,现在在舞台上使用投影或LED屏实在是一件太稀松平常的事情了。随之而来的是一个常被诟病的问题--投影和表演之间往往并没有太多联系,呈现出“两张皮”的尴尬状况。

为解决“高科技”投影和“传统”表演之间的关联问题,各种打着“全息”名义的投影层出不穷--它们创造了一种3D视觉效果,使曾经在表演者“背后”的投影,现在起码看上去好像是在“身边”了。

看上去像是环绕在演员身边的纱幕投影效果

不过,大多数贴着“全息”标签的表演其实就是纱幕加投影,和真正的“全息”技术压根没啥关系。但是,至少前进了一步。

Adrien M & Claire B当然也这么做了。但这并不是我被“启蒙”的原因。

就像舞台上使用投影一样稀松平常--当使用投影时,演员与投影的视觉配合演出也同样数不甚数。这一类表演精打细算地卡好时间节点,反复排练一个一个的Cue点,总能表演得像真的一样,引来层出不穷的“哇”。

但是面对这种情况,我实在“哇”不出来。

明明没有互动机制,却要装得像有互动。设计得再精细,时间点卡得再好,也还是假的。并且,随着时间的发展,这个伪装套路充其量越做越精致,但却没可能有质的update。实在是太没劲儿了。

所以,Adrien M & Claire B给我注入的第一个想法就是--他们有些细节,看上去不像是装的啊!好像是真的,有交互!

咦,怎么做到的?!

他们如何做到最基础的“不装”?

我们且把一个基本的交互系统简化为如下三个部分。

舞台上也是这个道理。演员的动作就是输入,对动作输入进行信号采集,由计算机进行处理,最终通过屏幕或投影仪进行输出显示

那些“假”互动的表演,就是没有对演员的动作进行真正的“输入”。因此,整个互动机制就不成立--一旦演员慢半拍,或者位置跑偏,这个“造假”表演基本上就砸了。

后期“PS”上去的配合效果

那么,如何对演员的动作进行“真正”的输入呢?

想要对动作进行真实的输入,就需要用到动作捕捉/追踪技术。下面这个同样来自Adrien M的小demo,使用了手部动捕利器Leap Motion,来进行实时的动作交互。

也许不如“PS”效果炫,但“真实”的交互有不可思议的魅力

真实的动作输入:盘点常用的动捕技术

有哪些常用方式,可以用来对演员的动作进行真实的“输入”呢?

1.传统光学动作捕捉系统

最常用的是基于Marker(马克点)的光学动作捕捉。在演员身上粘贴能够反射红外光的马克点,通过摄像头对反光马克点的追踪,来对演员的动作进行捕捉。有时也会通过演员身穿反射红外光的紧身衣来完成。

来自光学动捕大佬Vicon公司官网的宣传图

身上的小白点就是Marker,Truss架上是摄像头

这种方式对动作的捕捉精度高,但环境要求也高,并且还超级贵,属于好莱坞大片拍摄利器之一。不过,如果只是自己想捣腾玩玩,不仅用不起,而且一般还用不好。

*代表产品:Vicon Motion System / Motion Analysis System

2.惯性动作捕捉系统

这一类主要是基于IMU(惯性测量单元)来完成对人体动作的捕捉。把集成了加速度计,陀螺仪和磁力计的IMU绑在人体的特定骨骼节点上,通过算法对测量数值进行计算,从而完成动作捕捉。

听起来好像有点儿难懂,但其实我们每个人每天都会接触--我们的智能手机里都内置了IMU。这就是为什么当你把手机横屏时,正在播放的视频也会跟着横过来。

来自国内惯性动作捕捉公司Noitom的动捕案例

绑在演员身上的小红块就是IMU,一共需要绑17个

传统光学动捕来说,这种惯性动作捕捉方案相对价格低廉,适合小型工作室或预算不太高的团队完成动作捕捉。

*代表产品:XSENS / Noitom

3.基于计算机视觉的动作捕捉

前两种常用的动作捕捉方式都已经有很长的发展历史了,但这种基于计算机视觉的动作捕捉却是近些年才兴起的。不过,对于艺术创作和表演来说,这种方式因其简单、易用、低价,目前使用的频率可以说是最高的。

这种捕捉方式主要是通过采集及计算深度信息来完成对动作的捕捉。

比如,前文所提到,Adrien M做的手部交互小demo就是使用了以这类方式进行手部动作捕捉的产品Leap Motion。

Adrien M使用Leap Motion作为手部动作输入端

Leap Motion官方操作指南,非常简易,插上即用

Leap Motion只能捕捉手部动作,应用范围相对窄一点。毕竟除了“手舞”,我们还需要“足蹈”。因此,另外一个能捕捉身体动作的产品Kinect,基本上遍布各种需要交互的创作场景。

使用Kinect进行实时交互,可以与另一个形态的自己互动

尤其是那些出现在商场、影院、剧场里的可交互装置,如果你凑上前去看一眼,里面多半藏着一个Kinect。

*代表产品:Kinect/Leap Motion

不那么好的“真”,和看上去很好的“假”

当然,我的“启蒙老师”AdrienM&ClaireB也并非每一次都用了“真”交互。

在现阶段,令绝大部分看客在第一时间感到激动也不一定是“真”交互。就像神秘的AR(增强现实)产品Magic Leap最广为人知的,不就是那个鲸鱼跃出地面的特效“假”视频么。

Magic Leap早期宣传视频中最“激动人心”的一幕

然而,和人们的期待不太一样,新技术在发展的早期,往往是笨拙的。但是,却是极具启发的。这种启发,主要发生在观念的转化和思考的路径上。

因此,只有真的--真正的动作输入,才有那么一点可能带来创作方式、展演形式和思考路径上的革新。

即使它第一眼看上去可能会麻烦、难用或不那么友好,但所能带来的变革,是一万个“假”互动加起来也没办法做到的。

 
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