Beim Filmemachen werden komplexe Techniken von komplexen Ambitionen angetrieben. Dies gilt insbesondere für das Matchmoving, das es ermöglicht, computergenerierte Bilder (CGI) unter Beibehaltung des Maßstabs und der korrekten Bewegung in das Live-Action-Material einzufügen.
Matchmoving ist aus der natürlichen Entwicklung von Filmemachern entstanden, die animierte Charaktere in einer Live-Action-Situation interagieren lassen wollen. In den 1970er und 80er Jahren ist das CGI-Matchmoving in den heutigen Filmen so alltäglich geworden, dass es vom Publikum fast unbemerkt bleibt.
Wie Ihnen jeder Filmemacher bestätigen wird, kann der Prozess jedoch zeitaufwendig und frustrierend sein. Wie wäre es, wenn es einen Weg gäbe, dies durch Technologie zu verbessern?
Ein Mann, der genau das versucht hat, ist Alastair Barber, dessen Arbeit mit der DNEG und der Universität von Bath sich auf die Verbesserung des Matchmoving-Prozesses durch Datenanalyse und Algorithmen konzentrierte.
Spielraum für Verbesserungen.
Ein Grund dafür, dass das Matchmoving so frustrierend ist, stellt die Tatsache dar, dass das Tracken der Kameraplatzierung innerhalb einer Szene normalerweise ein manueller Prozess ist. Barbers Studien legen nahe, dass das Matchmoving mehr als 5% der Gesamtzeit für die gesamte VFX-Produktionspipeline (Visual Effects) in Anspruch nehmen kann. Selbst bei der Verwendung von Software, die so konzipiert ist, dass sie den größten Teil der Routinearbeit übernimmt, müssen die Designer manuell skalieren.
„Ich wollte eine bessere Möglichkeit finden, um zu tracken, wie sich die Kamera tatsächlich bewegt“, sagte Barber zu Foundry Trends. „Ich dachte zunächst darüber nach, Hardware auf das Set zu bringen, die lesen kann, was passiert, aber ein Filmset ist eine ziemlich feindliche Umgebung. Die Ausrüstung bewegt sich ständig und die Crews haben keine Zeit, sich mit der Technik zu beschäftigen, die sie noch nie zuvor getestet haben.“
Es war klar, dass eine alternative Methode erforderlich war. Die Lösung war DNEG, das 20 Jahre alte Londoner VFX- und Computeranimationsstudio, das für die Oscar-prämierten Arbeiten zu Inception, Interstellar, Ex Machina und Blade Runner 20149 verantwortlich war.
Beschleunigung durch Algorithmen.
Die Erstellung von Algorithmen unter Verwendung dieses riesigen Datensatzes hat zu drastischen Verbesserungen des Matchmoving-Prozesses geführt, aber zuerst musste Barber herausfinden, was er eingeben musste. „Wir mussten die Dinge am Set auseinandernehmen“, erklärte er. „Was für ein Objektiv ist auf der Kamera, wie schnelle die Kamera sich bewegt, was in der Szene vor sich geht – im Grunde alles, was wir messen konnten.“
Er berücksichtigte auch die Bedürfnisse der VFX-Designer selbst. „Rationalisierung“ – der Prozess, bei dem verschiedene Arten von Software dazu gebracht werden, miteinander zu kommunizieren – wurde eine hohe Bedeutung zugemessen. „Wir wollten, dass alles fertig ist, damit der Designer sofort mit der Arbeit beginnen kann“, sagte Barber. Wenn ein Designer leichten Zugang zu detaillierten und relevanten Daten am Set hat, so Barber, geht der Prozess um insgesamt 20% schneller vonstatten.
Alternative Anwendungen.
Die Idee, Datensätze zur Verbesserung der Effizienz des Studios zu verwenden, endet nicht mit dem Matchmoving. Barber glaubt, dass die Rotoskopie der nächste Teil der Pipeline ist, in dem Verbesserungen vorgenommen werden können. „Es ist dem Matchmoving sehr ähnlich“, erklärte er, „in dem Sinne, dass man eine Aufgabe hat, die über das gesamte Filmmaterial wiederholt werden muss, aber je nach dem, was im Bild ist, unterschiedlich schwierig ist. Es gibt ein großes Potenzial für weitere Anwendungen, basierend auf Daten, die wir bereits haben“.
Da die Metadaten zu den Aufnahmen relativ einfach gespeichert werden können, gibt es keinen Grund, warum die VFX-Pipeline nicht kontinuierlich mit Algorithmen und Workflows, die diese Daten nutzen können, verbessert werden kann. Die Daten bergen für Studios jeder Größe interessante Möglichkeiten, die Effizienz zu steigern und wertvolle Zeit zu sparen.
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