TED Talks Live
Danielle Feinberg: The magic ingredient that brings Pixar movies to life
Danielle Feinberg: O ingrediente mágico que traz vida aos filmes da Pixar
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Danielle Feinberg, diretora de fotografia da Pixar, cria histórias com alma e encantamento usando matemática, ciência e programação. Entre nos bastidores de "Procurando Nemo", "Toy Story", "Valente", "WALL-E", entre outros, e descubra como a Pixar entrelaça arte e ciência para criar mundos fantásticos no qual as coisas que você imagina podem se tornar realidade. Esta palestra faz parte do especial da PBS "TED Talks: Ciência e Fascinação."
Danielle Feinberg - Director of photography, Pixar
At Pixar, Danielle Feinberg delights in bending the rules of light to her every whim. Full bio
At Pixar, Danielle Feinberg delights in bending the rules of light to her every whim. Full bio
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00:12
When I was seven years old,
0
950
1676
Quando tinha sete anos,
um adulto bem-intencionado me perguntou
o que eu queria ser quando crescesse.
o que eu queria ser quando crescesse.
00:14
some well-meaning adult asked me
what I wanted to be when I grew up.
what I wanted to be when I grew up.
1
2650
4111
Orgulhosa, respondi: "Uma artista."
00:18
Proudly, I said: "An artist."
2
6785
2018
"Não, não quer," ele disse,
00:20
"No, you don't," he said,
3
8827
1361
00:22
"You can't make a living being an artist!"
4
10212
2282
"Você não pode se sustentar
sendo uma artista!"
sendo uma artista!"
00:24
My little seven-year-old
Picasso dreams were crushed.
Picasso dreams were crushed.
5
12915
3075
Meus sonhos de pequena Picasso
foram destruídos.
foram destruídos.
Mas me recompus,
00:28
But I gathered myself,
6
16014
1672
fui em busca de um novo sonho,
00:29
went off in search of a new dream,
7
17710
1859
finalmente decidi ser uma cientista,
00:31
eventually settling on being a scientist,
8
19593
2858
algo como a próxima Albert Einstein.
00:34
perhaps something like
the next Albert Einstein.
the next Albert Einstein.
9
22475
2644
00:37
(Laughter)
10
25783
1941
(Risos)
00:40
I have always loved math and science,
11
28086
2001
Sempre amei matemática e ciências,
e depois, programação.
00:42
later, coding.
12
30111
1511
Então decidi estudar programação
de computadores na faculdade.
de computadores na faculdade.
00:43
And so I decided to study
computer programming in college.
computer programming in college.
13
31646
3019
00:47
In my junior year,
14
35312
1151
No primeiro ano,
meu professor de computação gráfica
mostrou estes admiráveis curta-metragens.
mostrou estes admiráveis curta-metragens.
00:48
my computer graphics professor
showed us these wonderful short films.
showed us these wonderful short films.
15
36487
3791
00:52
It was the first computer animation
any of us had ever seen.
any of us had ever seen.
16
40917
3211
Foi a primeira animação computadorizada
que nós haviamos visto.
que nós haviamos visto.
00:56
I watched these films
in wonder, transfixed,
in wonder, transfixed,
17
44566
2780
Assisti a esses filmes
deslumbrada, paralisada,
deslumbrada, paralisada,
completamente maravilhada, pensando:
00:59
fireworks going off in my head,
18
47370
2211
01:01
thinking, "That is what
I want to do with my life."
I want to do with my life."
19
49605
2798
É isso que quero fazer da minha vida."
A ideia de que toda matemática, ciência e
programação que aprendia
programação que aprendia
01:05
The idea that all the math, science
and code I had been learning
and code I had been learning
20
53006
3533
poderiam se juntar para criar
aqueles mundos, personagens
aqueles mundos, personagens
01:08
could come together to create
these worlds and characters
these worlds and characters
21
56563
3138
e histórias a que me ligava,
01:11
and stories I connected with,
22
59725
1862
era pura magia para mim.
01:13
was pure magic for me.
23
61611
1531
01:16
Just two years later, I started working
24
64126
1889
Dois anos depois, comecei a trabalhar
onde aqueles filmes foram feitos,
Pixar Animation Studios.
Pixar Animation Studios.
01:18
at the place that made those films,
Pixar Animation Studios.
Pixar Animation Studios.
25
66039
3019
Foi lá que aprendi como realmente
fazemos esses filmes.
fazemos esses filmes.
01:21
It was here I learned how
we actually execute those films.
we actually execute those films.
26
69082
2730
Para criar nossos filmes,
01:24
To create our movies,
27
72303
1159
criamos um mundo tridimensional
dentro do computador.
dentro do computador.
01:25
we create a three-dimensional
world inside the computer.
world inside the computer.
28
73486
2769
01:28
We start with a point that makes
a line that makes a face
a line that makes a face
29
76922
3603
Começamos com um ponto,
que faz uma linha, que faz um rosto
que faz uma linha, que faz um rosto
que gera personagens,
01:32
that creates characters,
30
80549
1708
ou árvores e pedras
que por fim viram uma floresta.
que por fim viram uma floresta.
01:34
or trees and rocks
that eventually become a forest.
that eventually become a forest.
31
82281
2672
01:37
And because it's
a three-dimensional world,
a three-dimensional world,
32
85326
2112
E como é um mundo tridimensional,
podemos mover a câmera
por dentro desse mundo.
por dentro desse mundo.
01:39
we can move a camera
around inside that world.
around inside that world.
33
87462
2396
01:43
I was fascinated by all of it.
34
91004
2413
Estava fascinada por tudo aquilo.
Aí tive meu primeiro contato
com a iluminação.
com a iluminação.
01:45
But then I got my first taste of lighting.
35
93441
2281
01:48
Lighting in practice is placing lights
inside this three-dimensional world.
inside this three-dimensional world.
36
96581
3649
Iluminar, na prática, é colocar luzes
dentro deste mundo tridimensional.
dentro deste mundo tridimensional.
De fato, tenho ícones de luz
que movimento la dentro.
que movimento la dentro.
01:52
I actually have icons of lights
I move around in there.
I move around in there.
37
100254
2720
Aqui vocês podem ver que coloquei luz,
01:54
Here you can see I've added a light,
38
102998
1722
01:56
I'm turning on the rough version
of lighting in our software,
of lighting in our software,
39
104744
2864
ligo a versão de esboço
da iluminação em nosso software,
da iluminação em nosso software,
incluo as sombras
01:59
turn on shadows
40
107632
1231
e acerto a luz.
02:00
and placing the light.
41
108887
1404
Enquanto acerto a luz,
02:02
As I place a light,
42
110315
1167
penso em como ficaria na vida real,
02:03
I think about what it might
look like in real life,
look like in real life,
43
111506
2712
mas balanceio com o que precisamos
artisticamente para a história.
artisticamente para a história.
02:06
but balance that out with what we need
artistically and for the story.
artistically and for the story.
44
114242
3926
02:10
So it might look like this at first,
45
118981
3150
Pode ter este aspecto a princípio,
02:14
but as we adjust this and move that
46
122155
2414
mas conforme ajustamos aqui e movemos ali
em semanas de trabalho,
02:16
in weeks of work,
47
124593
1545
o esboço pode parecer assim,
02:18
in rough form it might look like this,
48
126162
2215
02:21
and in final form, like this.
49
129252
2149
e na forma final, assim.
02:28
There's this moment in lighting
that made me fall utterly in love with it.
that made me fall utterly in love with it.
50
136306
4051
Há um momento na iluminação
que me faz cair de amores por ela.
que me faz cair de amores por ela.
É quando se vai disto
02:32
It's where we go from this
51
140381
1750
02:34
to this.
52
142807
1214
para isto.
É o momento quando
todas as peças se encaixam,
todas as peças se encaixam,
02:36
It's the moment where
all the pieces come together,
all the pieces come together,
53
144045
2536
e de repente o mundo ganha vida
02:38
and suddenly the world comes to life
54
146605
2603
como se fosse um lugar
que existe de verdade.
que existe de verdade.
02:41
as if it's an actual place that exists.
55
149232
2388
02:44
This moment never gets old,
56
152009
1707
Este momento nunca envelhece,
especialmente para aquela menininha
de sete anos que queria ser artista.
de sete anos que queria ser artista.
02:45
especially for that little seven-year-old
girl that wanted to be an artist.
girl that wanted to be an artist.
57
153740
3868
Aprendendo a iluminar,
02:49
As I learned to light,
58
157632
1153
aprendi a usar a luz
para ajudar a contar histórias,
para ajudar a contar histórias,
02:50
I learned about using light
to help tell story,
to help tell story,
59
158809
2531
02:54
to set the time of day,
60
162442
1731
definir a hora do dia,
02:57
to create the mood,
61
165258
1552
criar o clima,
02:59
to guide the audience's eye,
62
167978
1901
guiar os olhos do público,
03:02
how to make a character look appealing
63
170850
2159
como fazer um personagem parecer atraente
ou destacar-se em um cenário entulhado.
03:05
or stand out in a busy set.
64
173033
1957
03:08
Did you see WALL-E?
65
176224
1310
Vocês viram o WALL-E?
(Risos)
03:09
(Laughter)
66
177558
1039
Lá está ele.
03:10
There he is.
67
178621
1213
03:13
As you can see,
68
181490
1223
Como podem ver,
podemos criar o mundo
que quisermos no computador.
que quisermos no computador.
03:14
we can create any world that we want
inside the computer.
inside the computer.
69
182737
2707
Podemos fazer um mundo com monstros,
03:17
We can make a world with monsters,
70
185468
2698
03:20
with robots that fall in love,
71
188837
1829
com robôs que se apaixonam,
03:23
we can even make pigs fly.
72
191291
2044
podemos até mesmo fazer porcos voarem.
(Risos)
03:25
(Laughter)
73
193359
4413
03:30
While this is an incredible thing,
74
198361
1777
Embora isso seja uma coisa incrível,
esta liberdade artística sem amarras,
03:32
this untethered artistic freedom,
75
200162
2475
pode criar o caos.
03:34
it can create chaos.
76
202661
1982
Pode criar mundos inacreditáveis,
03:36
It can create unbelievable worlds,
77
204667
2851
movimentos inacreditáveis,
03:39
unbelievable movement,
78
207542
1484
coisas que incomodam o público.
03:41
things that are jarring to the audience.
79
209050
2150
Então para evitar isto,
nos atemos à ciência.
nos atemos à ciência.
03:43
So to combat this, we tether
ourselves with science.
ourselves with science.
80
211224
2761
Usamos a ciência e o mundo que conhecemos
03:46
We use science and the world we know
81
214432
1974
como uma espinha dorsal,
03:48
as a backbone,
82
216430
1350
para nos atermos a coisas
relacionáveis e reconhecíveis.
relacionáveis e reconhecíveis.
03:49
to ground ourselves in something
relatable and recognizable.
relatable and recognizable.
83
217804
3474
03:53
"Finding Nemo" is an excellent
example of this.
example of this.
84
221806
2529
"Procurando Nemo" é um ótimo exemplo.
A maior parte do filme
se passa embaixo d'água.
se passa embaixo d'água.
03:56
A major portion of the movie
takes place underwater.
takes place underwater.
85
224359
2645
Mas como se faz para
parecer embaixo d'água?
parecer embaixo d'água?
03:59
But how do you make it look underwater?
86
227028
2250
Na pesquisa e desenvolvimento iniciais,
04:01
In early research and development,
87
229302
1631
tomamos uma filmagem embaixo d'água
e a recriamos no computador.
e a recriamos no computador.
04:02
we took a clip of underwater footage
and recreated it in the computer.
and recreated it in the computer.
88
230957
3898
Então a desconstruímos
04:06
Then we broke it back down
89
234879
1261
para ver quais elementos compunham
aquele visual embaixo d'água.
aquele visual embaixo d'água.
04:08
to see which elements make up
that underwater look.
that underwater look.
90
236164
2774
04:11
One of the most critical elements
91
239526
1607
Um dos elementos cruciais
era como a luz viaja através da água.
04:13
was how the light travels
through the water.
through the water.
92
241157
2182
Então codificamos uma luz
que mimetiza essa física;
que mimetiza essa física;
04:15
So we coded up a light
that mimics this physics --
that mimics this physics --
93
243363
2796
primeiro a visibilidade da água,
04:18
first, the visibility of the water,
94
246183
1744
e depois o que acontece com a cor.
04:19
and then what happens with the color.
95
247951
2109
04:22
Objects close to the eye
have their full, rich colors.
have their full, rich colors.
96
250503
3542
Objetos próximos aos olhos
têm coloração ampla, rica.
têm coloração ampla, rica.
Conforme a luz viaja mais fundo na água,
04:26
As light travels deeper into the water,
97
254069
2203
há menos comprimentos de onda vermelhos,
04:28
we lose the red wavelengths,
98
256296
1910
depois os verdes,
04:30
then the green wavelengths,
99
258230
1344
nos deixando com os azuis
nas profundidades distantes.
nas profundidades distantes.
04:31
leaving us with blue at the far depths.
100
259598
2350
04:34
In this clip you can see
two other important elements.
two other important elements.
101
262666
3100
Neste clipe podem ver
outros dois elementos importantes.
outros dois elementos importantes.
O primeiro é a ondulação,
04:37
The first is the surge and swell,
102
265790
2022
ou as correntes invisíveis
04:39
or the invisible underwater current
103
267836
1717
que empurram os pedaços
de partículas ao redor da água.
de partículas ao redor da água.
04:41
that pushes the bits of particulate
around in the water.
around in the water.
104
269577
3185
O segundo são as cáusticas,
04:44
The second is the caustics.
105
272786
2017
Elas são feixes de luz
04:46
These are the ribbons of light,
106
274827
1510
como as que podem ver
no fundo de uma piscina,
no fundo de uma piscina,
04:48
like you might see
on the bottom of a pool,
on the bottom of a pool,
107
276361
2024
criadas quando a luz do sol se encurva
04:50
that are created when the sun
bends through the crests
bends through the crests
108
278409
2550
nas cristas da ondas e ondulações
na superfície do oceano.
na superfície do oceano.
04:52
of the ripples and waves
on the ocean's surface.
on the ocean's surface.
109
280983
2674
Aqui temos feixes de névoa.
04:57
Here we have the fog beams.
110
285038
1298
04:58
These give us color depth cues,
111
286360
1655
Eles sugerem profundidade de cor,
05:00
but also tells which direction is up
112
288039
2095
e também nos dizem qual é o lado de cima
em tomadas em que não vemos
a superfície da água.
a superfície da água.
05:02
in shots where we don't
see the water surface.
see the water surface.
113
290158
2276
05:04
The other really cool thing
you can see here
you can see here
114
292788
2119
A outra coisa muito legal que veem aqui
é que iluminamos as partículas
apenas com as cáusticas,
apenas com as cáusticas,
05:06
is that we lit that particulate
only with the caustics,
only with the caustics,
115
294931
3160
de modo que quando elas
entram e saem desses feixes de luz,
entram e saem desses feixes de luz,
05:10
so that as it goes in and out
of those ribbons of light,
of those ribbons of light,
116
298115
2658
05:12
it appears and disappears,
117
300797
1513
elas aparecem e desaparecem,
dando um brilho mágico
e sutil ao fundo do mar.
e sutil ao fundo do mar.
05:14
lending a subtle, magical
sparkle to the underwater.
sparkle to the underwater.
118
302334
3069
05:18
You can see how we're using the science --
119
306530
2542
Podem ver como usamos a ciência...
a física da água, da luz e do movimento...
05:21
the physics of water,
light and movement --
light and movement --
120
309096
2876
para amarrar aquela liberdade artística.
05:23
to tether that artistic freedom.
121
311996
2046
05:26
But we are not beholden to it.
122
314570
2321
Mas não ficamos presos a isso.
Consideramos cada um destes elementos:
05:28
We considered each of these elements
123
316915
1799
quais têm de ser cientificamente precisos
05:30
and which ones had to be
scientifically accurate
scientifically accurate
124
318738
3014
e quais podemos distorcer
para se adequar à história e ao clima.
para se adequar à história e ao clima.
05:33
and which ones we could push and pull
to suit the story and the mood.
to suit the story and the mood.
125
321776
4082
Logo percebemos que a cor era algo
com a qual tínhamos alguma liberdade.
com a qual tínhamos alguma liberdade.
05:37
We realized early on that color
was one we had some leeway with.
was one we had some leeway with.
126
325882
3809
Aqui temos uma cena subaquática
colorida tradicionalmente.
colorida tradicionalmente.
05:41
So here's a traditionally colored
underwater scene.
underwater scene.
127
329715
2612
05:44
But here, we can take Sydney Harbor
and push it fairly green
and push it fairly green
128
332351
2841
Mas aqui, podemos pegar
a Baía de Sydney e deixá-la esverdeada
a Baía de Sydney e deixá-la esverdeada
05:47
to suit the sad mood of what's happening.
129
335216
2260
para se adequar ao clima triste
do que esta acontecendo.
do que esta acontecendo.
Nesta cena, é realmente importante
vermos profundamente embaixo d'água,
vermos profundamente embaixo d'água,
05:50
In this scene, it's really important
we see deep into the underwater,
we see deep into the underwater,
130
338315
3259
para entendermos o que é
a corrente da Austrália oriental
a corrente da Austrália oriental
05:53
so we understand what
the East Australian Current is,
the East Australian Current is,
131
341598
2667
onde as tartarugas estão mergulhando,
embarcando numa montanha russa.
embarcando numa montanha russa.
05:56
that the turtles are diving into
and going on this roller coaster ride.
and going on this roller coaster ride.
132
344289
3388
Então aumentamos a visibilidade na água
05:59
So we pushed the visibility of the water
133
347701
1937
muito além do que poderíamos
ver na vida real.
ver na vida real.
06:01
well past anything you would
ever see in real life.
ever see in real life.
134
349662
2703
Porque, afinal,
06:04
Because in the end,
135
352843
1162
não estamos tentando recriar
o mundo real cientificamente correto,
o mundo real cientificamente correto,
06:06
we are not trying to recreate
the scientifically correct real world,
the scientifically correct real world,
136
354029
4624
estamos tentando criar um mundo crível,
06:10
we're trying to create a believable world,
137
358677
2040
no qual o público possa mergulhar
e viver a história.
e viver a história.
06:12
one the audience can immerse
themselves in to experience the story.
themselves in to experience the story.
138
360741
3947
06:17
We use science to create
something wonderful.
something wonderful.
139
365344
2723
Usamos a ciência
para criar algo maravilhoso.
para criar algo maravilhoso.
06:20
We use story and artistic touch
to get us to a place of wonder.
to get us to a place of wonder.
140
368522
4296
Usamos a história e um toque artístico
para nos levar a um lugar mágico.
para nos levar a um lugar mágico.
06:25
This guy, WALL-E, is a great
example of that.
example of that.
141
373578
2476
Este cara, WALL-E,
é um grande exemplo disso.
é um grande exemplo disso.
06:28
He finds beauty in the simplest things.
142
376078
2430
Ele encontra beleza nas coisas simples.
Mas quando veio para a iluminação,
sabíamos que tínhamos um problemão.
sabíamos que tínhamos um problemão.
06:30
But when he came in to lighting,
we knew we had a big problem.
we knew we had a big problem.
143
378532
3089
06:33
We got so geeked-out on making
WALL-E this convincing robot,
WALL-E this convincing robot,
144
381978
3445
Ficamos tão obcecados em fazer
do WALL-E um robô convincente,
do WALL-E um robô convincente,
que fizemos seus binóculos
praticamente perfeitos opticamente.
praticamente perfeitos opticamente.
06:37
that we made his binoculars
practically optically perfect.
practically optically perfect.
145
385447
3380
(Risos)
06:40
(Laughter)
146
388851
1530
06:43
His binoculars are one of the most
critical acting devices he has.
critical acting devices he has.
147
391328
3994
Os binóculos são uma das ferramentas
de atuação mais importantes que ele tem.
de atuação mais importantes que ele tem.
Aliás, ele não tem um rosto
ou mesmo um diálogo tradicional.
ou mesmo um diálogo tradicional.
06:47
He doesn't have a face or even
traditional dialogue, for that matter.
traditional dialogue, for that matter.
148
395346
3542
Então os animadores ficaram
muito dependentes dos binóculos
muito dependentes dos binóculos
06:50
So the animators were heavily
dependent on the binoculars
dependent on the binoculars
149
398912
2927
para passar sua atitude e suas emoções.
06:53
to sell his acting and emotions.
150
401863
2253
06:56
We started lighting and we realized
151
404510
1709
Começamos a iluminar e percebemos
que as lentes triplas dentro dos binóculos
eram um emaranhado de reflexos.
eram um emaranhado de reflexos.
06:58
the triple lenses inside his binoculars
were a mess of reflections.
were a mess of reflections.
152
406243
4214
Ele estava começando a ficar
com um olhar vidrado.
com um olhar vidrado.
07:02
He was starting to look glassy-eyed.
153
410989
2053
07:05
(Laughter)
154
413066
1724
(Risos)
Agora, um olhar vidrado é uma coisa
fundamentalmente horrorosa
fundamentalmente horrorosa
07:06
Now, glassy-eyed
is a fundamentally awful thing
is a fundamentally awful thing
155
414814
3414
quando se está tentando
convencer o publico
convencer o publico
07:10
when you are trying
to convince an audience
to convince an audience
156
418252
2016
de que um robô tem personalidade
e que é capaz de se apaixonar.
e que é capaz de se apaixonar.
07:12
that a robot has a personality
and he's capable of falling in love.
and he's capable of falling in love.
157
420292
3483
(Risos)
07:16
So we went to work on these optically
perfect binoculars,
perfect binoculars,
158
424498
3524
Então fomos trabalhar nesses
binóculos opticamente perfeitos,
binóculos opticamente perfeitos,
tentando achar uma solução que mantivesse
a verdade dos materiais usados
a verdade dos materiais usados
07:20
trying to find a solution that would
maintain his true robot materials
maintain his true robot materials
159
428046
3702
mas resolvesse este problema de reflexo.
07:23
but solve this reflection problem.
160
431772
1991
07:26
So we started with the lenses.
161
434096
1458
Então começamos com as lentes.
Eis las entes planas frontais,
07:27
Here's the flat-front lens,
162
435578
1392
temos uma lente côncava
07:28
we have a concave lens
163
436994
1506
e uma lente convexa.
07:30
and a convex lens.
164
438524
1257
E aqui vocês podem ver as três juntas,
07:31
And here you see all three together,
165
439805
2105
nos mostrando todos esses reflexos.
07:33
showing us all these reflections.
166
441934
1885
07:36
We tried turning them down,
167
444208
1630
Tentamos diminuí-los,
tentamos bloqueá-los,
07:37
we tried blocking them,
168
445862
1696
nada funcionava.
07:39
nothing was working.
169
447582
1440
Vocês podem ver aqui,
07:41
You can see here,
170
449786
1151
às vezes precisávamos que uma coisa
específica refletisse em seus olhos...
específica refletisse em seus olhos...
07:42
sometimes we needed something specific
reflected in his eyes --
reflected in his eyes --
171
450961
3124
07:46
usually Eve.
172
454109
1151
geralmente a EVA.
Então não podíamos apenas usar
imagens abstratas falsas nas lentes.
imagens abstratas falsas nas lentes.
07:47
So we couldn't just use some faked
abstract image on the lenses.
abstract image on the lenses.
173
455284
3531
Então, aqui temos EVA na primeira lente,
07:50
So here we have Eve on the first lens,
174
458839
2150
colocamos EVA na segunda lente,
07:53
we put Eve on the second lens,
175
461013
2051
não funciona.
07:55
it's not working.
176
463088
1245
Diminuimos,
07:56
We turn it down,
177
464357
1160
ainda não funciona.
07:57
it's still not working.
178
465541
1676
E então tivemos nosso "momento eureka".
07:59
And then we have our eureka moment.
179
467241
2330
Adicionamos uma luz ao WALL-E
que por acaso vaza dentro dos seus olhos.
que por acaso vaza dentro dos seus olhos.
08:01
We add a light to WALL-E
that accidentally leaks into his eyes.
that accidentally leaks into his eyes.
180
469595
3816
08:06
You can see it light up
these gray aperture blades.
these gray aperture blades.
181
474092
3390
Vocês podem vê-la acender
essas lâminas de abertura cinzas.
essas lâminas de abertura cinzas.
08:10
Suddenly, those aperture blades
are poking through that reflection
are poking through that reflection
182
478237
3323
De repente, essas lâminas de abertura
se sobressaem através do reflexo
se sobressaem através do reflexo
de um modo único.
08:13
the way nothing else has.
183
481584
1785
08:15
Now we recognize WALL-E as having an eye.
184
483966
3542
Agora podemos reconhecer
que o WALL-E tem um olho.
que o WALL-E tem um olho.
Como humanos, nós temos o branco do olho,
08:19
As humans we have the white of our eye,
185
487532
2649
a íris colorida,
08:22
the colored iris
186
490205
1151
e a pupila preta.
08:23
and the black pupil.
187
491380
1221
08:24
Now WALL-E has the black of an eye,
188
492948
3341
Já WALL-E tem o preto do olho,
as lâminas de abertura cinzas
08:28
the gray aperture blades
189
496313
1527
e a pupila preta.
08:29
and the black pupil.
190
497864
1419
08:31
Suddenly, WALL-E feels like he has a soul,
191
499689
3642
De repente, sentimos como se
WALL-E tivesse alma,
WALL-E tivesse alma,
como se houvesse ali dentro
um personagem com emoção.
um personagem com emoção.
08:35
like there's a character
with emotion inside.
with emotion inside.
192
503355
2878
08:40
Later in the movie towards the end,
193
508038
1817
Mais para o final do filme,
WALL-E perde sua personalidade,
08:41
WALL-E loses his personality,
194
509879
1478
essencialmente ficando sem vida.
08:43
essentially going dead.
195
511381
1578
08:45
This is the perfect time to bring back
that glassy-eyed look.
that glassy-eyed look.
196
513381
3529
Este é o momento perfeito para
trazer de volta o olhar vidrado.
trazer de volta o olhar vidrado.
08:49
In the next scene,
WALL-E comes back to life.
WALL-E comes back to life.
197
517553
2480
Na cena seguinte, WALL-E volta à vida.
Trazemos a luz de volta para trazermos
as lâminas do obturador de volta,
as lâminas do obturador de volta,
08:52
We bring that light back to bring
the aperture blades back,
the aperture blades back,
198
520057
3183
08:55
and he returns to that sweet,
soulful robot we've come to love.
soulful robot we've come to love.
199
523264
3460
e ele volta a ser aquele doce robô
cheio de alma que nós aprendemos a amar.
cheio de alma que nós aprendemos a amar.
(Vídeo)
WALL-E: "EVA?"
WALL-E: "EVA?"
09:02
(Video) WALL-E: Eva?
200
530444
1364
(Risos)
09:06
Danielle Feinberg: There's a beauty
in these unexpected moments --
in these unexpected moments --
201
534841
3120
Há certa beleza nesses
momentos inesperados,
momentos inesperados,
quando achamos a chave
para abrir a alma de um robô,
para abrir a alma de um robô,
09:09
when you find the key
to unlocking a robot's soul,
to unlocking a robot's soul,
202
537985
3566
o momento em que descobrimos
o que quer fazer com a sua vida.
o que quer fazer com a sua vida.
09:13
the moment when you discover
what you want to do with your life.
what you want to do with your life.
203
541575
3163
09:17
The jellyfish in "Finding Nemo"
was one of those moments for me.
was one of those moments for me.
204
545135
3302
A água-viva em "Procurando Nemo"
foi um desses momentos para mim.
foi um desses momentos para mim.
09:20
There are scenes in every movie
that struggle to come together.
that struggle to come together.
205
548833
3219
Existem cenas em todo filme
que exigem um esforço para acontecer.
que exigem um esforço para acontecer.
Esta foi uma delas.
09:24
This was one of those scenes.
206
552076
1935
O diretor tinha uma visão para esta cena
09:26
The director had a vision for this scene
207
554035
2134
baseada em uma filmagem maravilhosa
de águas-vivas no Pacífico Sul.
de águas-vivas no Pacífico Sul.
09:28
based on some wonderful footage
of jellyfish in the South Pacific.
of jellyfish in the South Pacific.
208
556193
3808
09:33
As we went along,
209
561139
1857
A medida em que avançávamos,
fomos nos afundando.
09:35
we were floundering.
210
563020
1453
As revisões com o diretor
09:36
The reviews with the director
211
564497
2089
transformaram-se de conversas
normais de apresentação
normais de apresentação
09:38
turned from the normal
look-and-feel conversation
look-and-feel conversation
212
566610
2689
em mais e mais perguntas
sobre números e porcentagens.
sobre números e porcentagens.
09:41
into more and more questions
about numbers and percentages.
about numbers and percentages.
213
569323
4127
09:46
Maybe because unlike normal,
214
574085
1691
Talvez, ao contrário do normal,
estávamos nos baseando na vida real,
09:47
we were basing it on
something in real life,
something in real life,
215
575800
2253
ou talvez apenas
porque estávamos perdidos.
porque estávamos perdidos.
09:50
or maybe just because we had lost our way.
216
578077
2585
Mas passou a ser usar
nossos cérebros sem os olhos,
nossos cérebros sem os olhos,
09:52
But it had become about using
our brain without our eyes,
our brain without our eyes,
217
580686
3111
a ciência sem a arte.
09:55
the science without the art.
218
583821
1855
09:58
That scientific tether
was strangling the scene.
was strangling the scene.
219
586251
3179
A corrente da ciência estava
estrangulando a cena.
estrangulando a cena.
10:02
But even through all the frustrations,
220
590534
1846
Mas mesmo com todas as frustrações,
ainda acreditava que poderia ser lindo.
10:04
I still believed it could be beautiful.
221
592404
2035
Então quando chegou na iluminação,
10:06
So when it came in to lighting,
222
594463
1659
Mergulhei.
10:08
I dug in.
223
596146
1231
10:10
As I worked to balance
the blues and the pinks,
the blues and the pinks,
224
598149
3291
Enquanto trabalhava para balancear
os azuis e os rosas,
os azuis e os rosas,
as cáusticas dançando
nos corpos das águas-vivas,
nos corpos das águas-vivas,
10:13
the caustics dancing
on the jellyfish bells,
on the jellyfish bells,
225
601464
2816
os feixes de névoa ondulantes,
10:16
the undulating fog beams,
226
604304
2174
algo promissor começou a aparecer.
10:18
something promising began to appear.
227
606502
2422
10:21
I came in one morning and checked
the previous night's work.
the previous night's work.
228
609686
3227
Cheguei uma manhã e chequei
o trabalho da noite anterior.
o trabalho da noite anterior.
E fiquei empolgada.
10:24
And I got excited.
229
612937
1476
Então mostrei à diretora de iluminação.
10:26
And then I showed it
to the lighting director
to the lighting director
230
614437
2108
E ela ficou empolgada.
10:28
and she got excited.
231
616569
1175
Logo, estava mostrando para o diretor
em uma sala escura com 50 pessoas.
em uma sala escura com 50 pessoas.
10:29
Soon, I was showing to the director
in a dark room full of 50 people.
in a dark room full of 50 people.
232
617768
4416
10:34
In director review,
233
622563
1263
Na revisão do diretor,
esperamos receber umas palavras legais,
10:35
you hope you might get some nice words,
234
623850
2058
10:38
then you get some notes
and fixes, generally.
and fixes, generally.
235
626349
2296
e geralmente, recebemos
alguns comentários e ajustes
alguns comentários e ajustes
E aí, quem sabe,
recebemos o último ajuste,
recebemos o último ajuste,
10:41
And then, hopefully, you get a final,
236
629408
2437
10:43
signaling to move on to the next stage.
237
631869
2048
sinalizando para ir ao próximo estágio.
10:46
I gave my intro, and I played
the jellyfish scene.
the jellyfish scene.
238
634462
3368
Fiz minha introdução
e passei a cena da água-viva.
e passei a cena da água-viva.
E o diretor ficou em silêncio
desconfortavelmente longo.
desconfortavelmente longo.
10:50
And the director was silent
for an uncomfortably long amount of time.
for an uncomfortably long amount of time.
239
638703
3852
10:55
Just long enough for me to think,
240
643240
2507
Longo o bastante para eu pensar:
"Essa não, foi um fracasso."
10:57
"Oh no, this is doomed."
241
645771
1856
11:00
And then he started clapping.
242
648919
1760
Então ele começou a aplaudir.
11:03
And then the production
designer started clapping.
designer started clapping.
243
651381
2392
E então o designer de produção
começou a aplaudir.
começou a aplaudir.
11:06
And then the whole room was clapping.
244
654240
2144
E então toda a sala estava aplaudindo.
11:14
This is the moment
that I live for in lighting.
that I live for in lighting.
245
662285
3086
Este é o momento
na iluminação pelo qual vivo.
na iluminação pelo qual vivo.
O momento em que tudo se encaixa
11:17
The moment where it all comes together
246
665395
2163
e ganhamos um mundo
no qual podemos acreditar.
no qual podemos acreditar.
11:19
and we get a world that we can believe in.
247
667582
2647
11:22
We use math, science and code
to create these amazing worlds.
to create these amazing worlds.
248
670718
3888
Usamos matemática, ciência e programação
para criar estes mundos surpreendentes.
para criar estes mundos surpreendentes.
11:27
We use storytelling and art
to bring them to life.
to bring them to life.
249
675030
2846
Usamos narrativa e arte
para trazê-los à vida.
para trazê-los à vida.
11:30
It's this interweaving of art and science
250
678440
4011
Neste entrelaçamento de arte e ciência
que eleva o mundo a
um lugar de maravilhamento,
um lugar de maravilhamento,
11:34
that elevates the world
to a place of wonder,
to a place of wonder,
251
682475
3663
um lugar com alma,
11:38
a place with soul,
252
686162
1633
um lugar no qual podemos acreditar,
11:39
a place we can believe in,
253
687819
1770
11:42
a place where the things
you imagine can become real --
you imagine can become real --
254
690262
3341
um lugar no qual as coisas
que se imagina podem se tornar reais.
que se imagina podem se tornar reais.
11:47
and a world where a girl suddenly realizes
255
695071
3212
E um mundo no qual uma garota
de repente percebe
de repente percebe
que ela não é apenas uma cientista,
11:50
not only is she a scientist,
256
698307
2160
mas também uma artista.
11:52
but also an artist.
257
700491
1315
11:54
Thank you.
258
702544
1151
Obrigada.
(Aplausos)
11:55
(Applause)
259
703719
3280
ABOUT THE SPEAKER
Danielle Feinberg - Director of photography, PixarAt Pixar, Danielle Feinberg delights in bending the rules of light to her every whim.
Why you should listen
Danielle Feinberg began her career at Pixar Animation Studios in 1997 on the feature film A Bug's Life. She quickly discovered her love for lighting and went on to light on many of Pixar's feature films including Toy Story 2, Monsters, Inc., the Academy Award®-winning Finding Nemo, The Incredibles and Ratatouille. Feinberg was the director of photography for lighting on Pixar’s Academy Award®-winning films WALL-E and Brave and is now working on Pixar's upcoming film, Coco.
Feinberg's love of combining computers and art began when she was eight years old and first programmed a Logo turtle to create images. This eventually led her to a Bachelor of Arts in Computer Science from Harvard University. Now, in addition to her Pixar work, she mentors teenage girls, encouraging them to pursue code, math and science.
Danielle Feinberg | Speaker | TED.com