TED2009
Ed Ulbrich: How Benjamin Button got his face
Ed Ulbrich arată cum şi-a primit Benjamin Button faţa
Filmed:
Readability: 4.4
1,080,448 views
Ed Ulbrich, guru în efecte digitale de la Digital Domain, explică tehnologia câştigătoare de Oscar care a permis echipei sale să creeze digital versiuni mai tinere sau mai bătrâne ale feţei lui Brad Pitt pentru "Strania poveste a lui Bejnamin Button".
Ed Ulbrich - Visual storyteller
Ed Ulbrich works at the leading edge of computer-generated visuals. On a recent project, filmmakers, artists, and technologists have been working at a breakthrough point where reality and digitally created worlds collide. Full bio
Ed Ulbrich works at the leading edge of computer-generated visuals. On a recent project, filmmakers, artists, and technologists have been working at a breakthrough point where reality and digitally created worlds collide. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:18
I'm here today representing a team of artists and technologists and filmmakers
0
0
5000
Mă aflu azi aici să reprezint o echipă de artişti, tehnologi şi producători de film
00:23
that worked together on a remarkable film project for the last four years.
1
5000
3000
care au conlucrat la un remarcabil proiect de film în decursul ultimilor patru ani.
00:26
And along the way they created a breakthrough in computer visualization.
2
8000
4000
Pe parcurs au creat ceva revoluţionar în domeniul imaginilor digitale.
00:30
So I want to show you a clip of the film now.
3
12000
3000
Acum aş vrea să vă arăt un clip din film.
00:33
Hopefully it won't stutter.
4
15000
3000
Sper că nu se va agăţa.
00:36
And if we did our jobs well, you won't know that we were even involved.
5
18000
3000
Şi dacă ne-am făcut bine treaba, nici nu vă veţi da seama că am contribuit cu ceva.
00:39
Voice (Video): I don't know how it's possible ...
6
21000
3000
Film: Nu ştiu cum de este posibil...
00:42
but you seem to have more hair.
7
24000
3000
dar se pare că ai mai mult păr.
00:45
Brad Pitt: What if I told you that I wasn't getting older ...
8
27000
3000
Benjamin Button: Dacă ţi-aş spune că eu nu îmbătrânesc...
00:48
but I was getting younger than everybody else?
9
30000
2000
ci întineresc mai mult decât orice altcineva?
00:53
I was born with some form of disease.
10
35000
3000
M-am născut cu un fel de boală.
00:56
Voice: What kind of disease?
11
38000
2000
Voce: Ce fel de boală?
00:58
BP: I was born old.
12
40000
2000
BB: M-am născut bătrân.
01:01
Man: I'm sorry.
13
43000
2000
Bărbat: Îmi pare rău.
01:03
BP: No need to be. There's nothing wrong with old age.
14
45000
3000
BB: Nu trebuie. Nu e nimic rău în a fi bătrân.
01:08
Girl: Are you sick?
15
50000
2000
Fata: Eşti bolnav?
01:10
BP: I heard momma and Tizzy whisper,
16
52000
3000
BB: Le-am auzit pe mama şi Tizzy şoptind,
01:13
and they said I was gonna die soon.
17
55000
2000
şi spuneau că voi muri în curând.
01:15
But ... maybe not.
18
57000
3000
Dar... poate că nu.
01:18
Girl: You're different than anybody I've ever met.
19
60000
3000
Fata: Eşti diferit de toţi pe care i-am cunoscut vreodată.
01:22
BB: There were many changes ...
20
64000
3000
BB: Au fost multe transformări...
01:25
some you could see, some you couldn't.
21
67000
3000
unele care se puteau vedea, altele nu.
01:28
Hair started growing in all sorts of places,
22
70000
3000
A început să-mi crească păr în tot felul de locuri,
01:31
along with other things.
23
73000
3000
pe lângă alte chestii.
01:34
I felt pretty good, considering.
24
76000
3000
În ciuda acestor lucruri, mă simţeam destul de bine.
01:38
Ed Ulbrich: That was a clip from "The Curious Case of Benjamin Button."
25
80000
4000
Ed Ulbrich: Acesta a fost un clip din "Strania poveste a lui Benjamin Button".
01:42
Many of you, maybe you've seen it or you've heard of the story,
26
84000
4000
Mulţi dintre voi, poate aţi văzut sau poate aţi auzit povestea,
01:46
but what you might not know
27
88000
2000
dar ceea ce s-ar putea să nu ştiţi
01:48
is that for nearly the first hour of the film,
28
90000
2000
este că pentru prima oră din film,
01:50
the main character, Benjamin Button, who's played by Brad Pitt,
29
92000
3000
personajul principal, Benjamin Button, jucat de Brad Bitt,
01:53
is completely computer-generated from the neck up.
30
95000
3000
este generat în întregime pe computer de la gât în sus.
01:56
Now, there's no use of prosthetic makeup
31
98000
3000
Nu este necesar machiajul prostetic
01:59
or photography of Brad superimposed over another actor's body.
32
101000
3000
sau poza lui Brad suprapusă peste corpul altui actor.
02:02
We've created a completely digital human head.
33
104000
3000
Am creat digital în intregime un cap uman.
02:05
So I'd like to start with a little bit of history on the project.
34
107000
3000
Aş vrea să incep prin a vorbi puţin despre istoria proiectului.
02:08
This is based on an F. Scott Fitzgerald short story.
35
110000
2000
Se bazează pe o nuvelă a lui F. Scott Fitzgerald.
02:10
It's about a man who's born old and lives his life in reverse.
36
112000
3000
Este depre un bărbat care se naşte bătrân şi îşi trăieşte viaţa invers.
02:13
Now, this movie has floated around Hollywood
37
115000
2000
Acest film a gravitat în jurul Hollywood-ului
02:15
for well over half a century,
38
117000
2000
pentru mai bine de o jumătate de secol
02:17
and we first got involved with the project in the early '90s,
39
119000
3000
şi ne-am implicat iniţial în proiect la începutul anilor '90
02:20
with Ron Howard as the director.
40
122000
2000
avându-l pe Ron Howard drept regizor.
02:22
We took a lot of meetings and we seriously considered it.
41
124000
3000
Am avut numeroase întâlniri şi ne-am gândit serios la proiect.
02:25
But at the time we had to throw in the towel.
42
127000
2000
Dar la momentul respectiv a trebuit să ne recunoaştem înfrânţi.
02:27
It was deemed impossible.
43
129000
2000
Era practic imposibil.
02:29
It was beyond the technology of the day to depict a man aging backwards.
44
131000
4000
Era peste puterile tehnologiei de la acel moment să descrii un om îmbătrânind în sens invers.
02:33
The human form, in particular the human head,
45
135000
3000
Forma umană, capul uman în special,
02:36
has been considered the Holy Grail of our industry.
46
138000
3000
era considerat Sfântul Graal al industriei noastre.
02:39
The project came back to us about a decade later,
47
141000
3000
Proiectul a revenit la noi zece ani mai târziu,
02:42
and this time with a director named David Fincher.
48
144000
3000
de data aceasta cu regizorul David Fincher.
02:45
Now, Fincher is an interesting guy.
49
147000
3000
Fincher este un tip interesant.
02:48
David is fearless of technology,
50
150000
2000
David nu se teme de tehnologie,
02:50
and he is absolutely tenacious.
51
152000
2000
este perseverent.
02:52
And David won't take "no."
52
154000
2000
Şi David nu acceptă un refuz.
02:54
And David believed, like we do in the visual effects industry,
53
156000
3000
Iar David a crezut, ca şi noi de altfel, în industria efectelor vizuale,
02:57
that anything is possible
54
159000
3000
că orice este posibil
03:00
as long as you have enough time, resources and, of course, money.
55
162000
3000
dacă acorzi suficient timp, resurse, şi bineînţeles, bani.
03:03
And so David had an interesting take on the film,
56
165000
4000
Astfel David a avut o abordare interesantă asupra filmului,
03:07
and he threw a challenge at us.
57
169000
3000
şi ne-a lansat o provocare.
03:10
He wanted the main character of the film to be played
58
172000
3000
A vrut ca personajul principal al filmului să fie jucat
03:13
from the cradle to the grave by one actor.
59
175000
2000
din leagăn până în mormânt de către un actor.
03:15
It happened to be this guy.
60
177000
2000
S-a întamplat să fie tipul acesta.
03:17
We went through a process of elimination and a process of discovery
61
179000
3000
Am trecut cu David print-un proces de eliminare şi de descoperire
03:20
with David, and we ruled out, of course, swapping actors.
62
182000
3000
şi am exclus înlocuirea actorilor.
03:23
That was one idea: that we would have different actors,
63
185000
3000
Aceasta era ideea: să avem diferiţi actori,
03:26
and we would hand off from actor to actor.
64
188000
2000
şi să trecem de la un actor la altul.
03:28
We even ruled out the idea of using makeup.
65
190000
2000
Am exclus până şi ideea de a folosi machiajul.
03:30
We realized that prosthetic makeup just wouldn't hold up,
66
192000
3000
Ne-am dat seama că machiajul prostetic nu face faţă,
03:33
particularly in close-up.
67
195000
2000
mai ales la cadre apropiate.
03:35
And makeup is an additive process. You have to build the face up.
68
197000
3000
Iar machiajul este un proces aditiv. Trebuie să construieşti faţa.
03:38
And David wanted to carve deeply into Brad's face
69
200000
3000
Iar David vroia să sape adânc în faţa lui Brad
03:41
to bring the aging to this character.
70
203000
2000
pentru a îmbătrâni personajul.
03:43
He needed to be a very sympathetic character.
71
205000
2000
Trebuia să fie un personaj înduioşător.
03:45
So we decided to cast a series of little people
72
207000
3000
Astfel am decis să distribuim o serie de persoane scunde
03:48
that would play the different bodies of Benjamin
73
210000
3000
care să joace diferite corpuri ale lui Benjamin
03:51
at the different increments of his life
74
213000
2000
la diferite etape ale vieţii lui
03:53
and that we would in fact create a computer-generated version of Brad's head,
75
215000
3000
şi să creăm o versiune computerizată a capului lui Brad,
03:56
aged to appear as Benjamin,
76
218000
2000
îmbătrânită ca să pară Benjamin,
03:58
and attach that to the body of the real actor.
77
220000
3000
şi s-o ataşăm la corpul actorului adevărat.
04:01
Sounded great.
78
223000
2000
Părea o idee grozavă.
04:03
Of course, this was the Holy Grail of our industry,
79
225000
3000
Bineînţeles, acesta era Sfântul Graal al industrei noastre,
04:06
and the fact that this guy is a global icon didn't help either,
80
228000
3000
iar faptul că acest tip era o vedetă nu a ajutat,
04:09
because I'm sure if any of you ever stand in line at the grocery store,
81
231000
3000
pentru că sunt sigur că oricine dintre voi dacă stă la coadă la magazin,
04:12
you know -- we see his face constantly.
82
234000
3000
vede constant faţa lui.
04:15
So there really was no tolerable margin of error.
83
237000
2000
Deci nu erau limite tolerate pentru erori.
04:17
There were two studios involved: Warner Brothers and Paramount.
84
239000
3000
Au participat două studiouri: Warner Brothers şi Paramount.
04:20
And they both believed this would make an amazing film, of course,
85
242000
3000
Şi ambele au crezut că va fi un film grozav, bineînţeles,
04:23
but it was a very high-risk proposition.
86
245000
3000
dar era o propunere cu un grad mare de risc.
04:26
There was lots of money and reputations at stake.
87
248000
3000
Erau în joc mulţi bani si reputaţii.
04:29
But we believed that we had a very solid methodology
88
251000
3000
Iar noi am crezut că avem o metodologie foarte solidă
04:32
that might work ...
89
254000
3000
care ar putea funcţiona...
04:35
But despite our verbal assurances,
90
257000
3000
Dar, în ciuda asigurărilor noastre verbale,
04:38
they wanted some proof.
91
260000
2000
aveau nevoie de dovezi.
04:40
And so, in 2004, they commissioned us to do a screen test of Benjamin.
92
262000
3000
Astfel, în 2004, ne-au angajat să facem un test pentru Benjamin.
04:43
And we did it in about five weeks.
93
265000
3000
Şi l-am făcut în aproximativ cinci săptămâni.
04:46
But we used lots of cheats and shortcuts.
94
268000
3000
Dar ne-am folosit de numeroase scurtături şi ocolişuri.
04:49
We basically put something together to get through the meeting.
95
271000
3000
Practic, am încropit ceva pentru a trece cu bine de întalnire.
04:52
I'll roll that for you now. This was the first test for Benjamin Button.
96
274000
3000
Vă voi arăta. Acesta a fost primul test pentru Benjamin.
04:55
And in here, you can see, that's a computer-generated head --
97
277000
3000
Iar aici, puteţi vedea, este un cap generat computerizat.
04:58
pretty good -- attached to the body of an actor.
98
280000
3000
Este destul de bun. Prins de corpul unui actor.
05:01
And it worked. And it gave the studio great relief.
99
283000
3000
Şi a funcţionat. Şi a adus uşurare studioului.
05:04
After many years of starts and stops on this project,
100
286000
3000
După mulţi ani de porniri şi opriri în acest proiect,
05:07
and making that tough decision,
101
289000
3000
şi după luarea acelei decizii grele,
05:10
they finally decided to greenlight the movie.
102
292000
3000
au decis în sfârşit să dea undă verde filmului.
05:13
And I can remember, actually, when I got the phone call to congratulate us,
103
295000
3000
De fapt, îmi aduc aminte când am primit telefonul ca să ne felicite,
05:16
to say the movie was a go,
104
298000
2000
ca să ne spună că filmul e aprobat,
05:18
I actually threw up.
105
300000
2000
am vomitat.
05:20
(Laughter)
106
302000
2000
(Râsete)
05:22
You know, this is some tough stuff.
107
304000
2000
Ştiţi, este un lucru important.
05:24
So we started to have early team meetings,
108
306000
3000
Astfel am început să avem întălniri matinale,
05:27
and we got everybody together,
109
309000
2000
i-am adunat pe toţi,
05:29
and it was really more like therapy in the beginning,
110
311000
3000
şi la început a semănat cu un grup de terapie,
05:32
convincing each other and reassuring each other that we could actually undertake this.
111
314000
3000
convingându-ne şi reasigurându-ne reciproc că putem duce totul la capat.
05:35
We had to hold up an hour of a movie with a character.
112
317000
3000
A trebuit să suţinem o oră din film cu un personaj.
05:38
And it's not a special effects film; it has to be a man.
113
320000
3000
Acesta nu este un film de efecte speciale; trebuia să fie un bărbat.
05:41
We really felt like we were in a -- kind of a 12-step program.
114
323000
3000
Ne-am simţit de parcă eram într-un fel de program al celor 12 paşi de urmat.
05:44
And of course, the first step is: admit you've got a problem. (Laughter)
115
326000
3000
Şi bineînţeles, primul pas este: recunoaşte că ai o problemă.
05:48
So we had a big problem:
116
330000
2000
Deci aveam o mare problemă.
05:50
we didn't know how we were going to do this.
117
332000
3000
Nu ştiam cum s-o rezolvăm.
05:53
But we did know one thing.
118
335000
2000
Dar ştiam un lucru.
05:55
Being from the visual effects industry,
119
337000
3000
Fiind în industria efectelor vizuale,
05:58
we, with David, believed that we now had enough time,
120
340000
3000
eu şi cu David credeam că avem suficient timp,
06:01
enough resources, and, God, we hoped we had enough money.
121
343000
3000
suficiente resurse şi, Doamne, speram să avem suficienţi bani.
06:04
And we had enough passion to will the processes and technology into existence.
122
346000
5000
Am avut suficentă pasiune să punem pe picioare procedurile şi tehnologia.
06:09
So, when you're faced with something like that,
123
351000
2000
Asfel, când te confrunţi cu o asemenea situaţie,
06:11
of course you've got to break it down.
124
353000
2000
trebuie s-o spargi în bucăţi.
06:13
You take the big problem and you break it down into smaller pieces
125
355000
2000
Iei problema cea mare şi o spargi în bucăţi
06:15
and you start to attack that.
126
357000
1000
şi începi să le abordezi.
06:16
So we had three main areas that we had to focus on.
127
358000
2000
Aveam trei domenii principale pe care trebuia să ne axăm.
06:18
We needed to make Brad look a lot older --
128
360000
2000
Trebuia să îl facem pe Brad să arate mult mai bătrân.
06:20
needed to age him 45 years or so.
129
362000
2000
Trebuia să îl imbătrânim cu 45 de ani sau cam aşa ceva.
06:22
And we also needed to make sure that we could take Brad's idiosyncrasies,
130
364000
6000
Trebuia de asemenea să ne asigurăm ca putem păstra particularităţile lui Brad,
06:28
his little tics, the little subtleties that make him who he is
131
370000
2000
micile lui ticuri, micile subtilităţi care îl definesc
06:30
and have that translate through our process
132
372000
2000
şi să facem transformările prin procedurile noastre
06:32
so that it appears in Benjamin on the screen.
133
374000
3000
astfel încât să apară Benjamin pe ecran.
06:35
And we also needed to create a character
134
377000
2000
Trebuia de asemenea să creăm un personaj
06:37
that could hold up under, really, all conditions.
135
379000
3000
care să reziste practic tuturor condiţilor.
06:40
He needed to be able to walk in broad daylight,
136
382000
2000
Trebuia să fie capabil să meargă în lumina zilei,
06:42
at nighttime, under candlelight,
137
384000
3000
pe timpul nopţii, la lumina lumânării,
06:45
he had to hold an extreme close-up,
138
387000
2000
trebuia să facă faţă cadrelor extrem de apropiate,
06:47
he had to deliver dialogue,
139
389000
1000
trebuia să poarte dialoguri,
06:48
he had to be able to run, he had to be able to sweat,
140
390000
2000
să poată alerga, să transpire,
06:50
he had to be able to take a bath, to cry,
141
392000
2000
să facă o baie, să plângă,
06:52
he even had to throw up.
142
394000
1000
chiar să vomite.
06:53
Not all at the same time --
143
395000
1000
Nu toate în acelaşi timp.
06:54
but he had to, you know, do all of those things.
144
396000
2000
Dar trebuia să facă toate aceste lucruri.
06:56
And the work had to hold up for almost the first hour of the movie.
145
398000
3000
Şi lucrarea trebuia să susţină prima oră din film.
06:59
We did about 325 shots.
146
401000
2000
Am făcut aproximativ 325 de cadre.
07:01
So we needed a system that would allow Benjamin
147
403000
3000
Aveam nevoie de un sistem care să ii permită lui Benjamin
07:04
to do everything a human being can do.
148
406000
3000
tot ce poate face o fiinţă umană.
07:07
And we realized that there was a giant chasm
149
409000
3000
Dar ne-am dat seama că este o prăpastie imensă
07:10
between the state of the art of technology in 2004
150
412000
3000
între realizările tehnologiei din 2004
07:13
and where we needed it to be.
151
415000
2000
şi ceea ce ne trebuia nouă.
07:15
So we focused on motion capture.
152
417000
3000
Ne-am concentrat asupra captării mişcării.
07:18
I'm sure many of you have seen motion capture.
153
420000
2000
Sunt convins că mulţi dintre voi aţi văzut captarea mişcării.
07:20
The state of the art at the time
154
422000
2000
Realizările de la acea vreme
07:22
was something called marker-based motion capture.
155
424000
2000
permiteau captarea mişcării pe bază de repere.
07:24
I'll give you an example here.
156
426000
1000
Vă voi da un exemplu.
07:25
It's basically the idea of, you wear a leotard,
157
427000
2000
Ideea de bază, porţi un costum mulat,
07:27
and they put some reflective markers on your body,
158
429000
2000
şi se pun repere reflectoare pe corp,
07:29
and instead of using cameras,
159
431000
2000
şi în loc să se utilizeze camere,
07:31
there're infrared sensors around a volume,
160
433000
2000
se folosesc senzori infraroşii,
07:33
and those infrared sensors track the three-dimensional position
161
435000
2000
iar aceştia urmăresc poziţia tridimensională
07:35
of those markers in real time.
162
437000
2000
a acelor repere în timp real.
07:37
And then animators can take the data of the motion of those markers
163
439000
3000
Apoi animatorii pot extrage informaţia despre mişcarea acelor repere
07:40
and apply them to a computer-generated character.
164
442000
2000
şi le aplică unui personaj generat computerizat.
07:42
You can see the computer characters on the right
165
444000
3000
Puteţi vedea că personajele computerizate din dreapta
07:45
are having the same complex motion as the dancers.
166
447000
3000
au aceleşi mişcări complexe ca şi dansatorii.
07:48
But we also looked at numbers of other films at the time
167
450000
2000
Dar ne-am uitat de asemenea la numărul de filme de atunci
07:50
that were using facial marker tracking,
168
452000
2000
care foloseseau urmărirea reperelor faciale,
07:52
and that's the idea of putting markers on the human face
169
454000
2000
iar asta e ideea în a pune repere pe faţa umană
07:54
and doing the same process.
170
456000
1000
şi realizarea aceluiaşi proces.
07:55
And as you can see, it gives you a pretty crappy performance.
171
457000
4000
După cum puteţi vedea, performanţele nu sunt satisfăcătoare.
07:59
That's not terribly compelling.
172
461000
3000
Nu există suficiente constrângeri.
08:02
And what we realized
173
464000
2000
Iar concluzia la care am ajuns
08:04
was that what we needed
174
466000
1000
a fost că ceea ce aveam nevoie
08:05
was the information that was going on between the markers.
175
467000
2000
era informaţia dintre repere.
08:07
We needed the subtleties of the skin.
176
469000
3000
Aveam nevoie de subtilităţile pielii.
08:10
We needed to see skin moving over muscle moving over bone.
177
472000
3000
Aveam nevoie să vedem pielea mişcându-se peste muşchi şi muşchiul peste os.
08:13
We needed creases and dimples and wrinkles and all of those things.
178
475000
2000
Aveam nevoie de pliuri şi de gropiţe şi de riduri şi de toate lucrurile de acest gen.
08:15
Our first revelation was to completely abort and walk away from
179
477000
3000
Prima noastră revelaţie a fost să renunţăm complet şi să ne îndepărtăm
08:18
the technology of the day, the status quo, the state of the art.
180
480000
3000
de tehnologia de la acel moment, de starea de fapt, de tehnolgia de ultimă ora.
08:21
So we aborted using motion capture.
181
483000
3000
Aşa că am renunţat la captarea mişcării.
08:24
And we were now well out of our comfort zone,
182
486000
3000
Astfel ne aflam cu mult în afara zonei noastre de confort,
08:27
and in uncharted territory.
183
489000
2000
pe teritoriu neexplorat.
08:29
So we were left with this idea
184
491000
3000
Am rămas cu această idee
08:32
that we ended up calling "technology stew."
185
494000
3000
încăt am numit-o "tehnologie pe ghimpi".
08:35
We started to look out in other fields.
186
497000
2000
Am început să căutăm în alte domenii
08:37
The idea was that we were going to find
187
499000
3000
iar ideea era să găsim
08:40
nuggets or gems of technology
188
502000
2000
"nestemate" de tehnologie
08:42
that come from other industries like medical imaging,
189
504000
2000
din alte industrii precum cea a imaginii medicale,
08:44
the video game space,
190
506000
1000
spaţiul jocurilor video,
08:45
and re-appropriate them.
191
507000
2000
şi să le utilizăm.
08:47
And we had to create kind of a sauce.
192
509000
3000
A trebuit să creăm un fel de sos.
08:50
And the sauce was code in software
193
512000
3000
Iar sosul era cod în software
08:53
that we'd written to allow these disparate pieces of technology
194
515000
3000
pe care îl scriseserăm pentru a permite acestor bucăţi dispersate de tehnologie
08:56
to come together and work as one.
195
518000
2000
să se lege intre ele şi să funcţioneze unitar.
08:58
Initially, we came across some remarkable research
196
520000
2000
Iniţial, am descoperit o cercetare remarcabilă
09:00
done by a gentleman named Dr. Paul Ekman in the early '70s.
197
522000
3000
facută de un domn pe nume Dr. Paul Ekman la începutul anilor '70.
09:03
He believed that he could, in fact,
198
525000
3000
El credea că poate, de fapt,
09:06
catalog the human face.
199
528000
2000
cataloga faţa umană.
09:08
And he came up with this idea of Facial Action Coding System, or FACS.
200
530000
3000
Şi a inventat ideea de Sistem de Codare a Mişcării Faciale.
09:11
He believed that there were 70 basic poses
201
533000
3000
El credea că există 70 de mimici de bază
09:14
or shapes of the human face,
202
536000
3000
sau forme ale feţei umane
09:17
and that those basic poses or shapes of the face
203
539000
3000
şi că aceste mimici de bază sau forme ale feţei
09:20
can be combined to create infinite possibilities
204
542000
3000
pot fi combinate pentru a crea o infinitate de posibilităţi
09:23
of everything the human face is capable of doing.
205
545000
2000
pentru orice este capabilă faţa umană.
09:25
And of course, these transcend age, race, culture, gender.
206
547000
3000
Şi bineînţeles, acestea independent de vârstă, rasă, cultură, sex.
09:28
So this became the foundation of our research as we went forward.
207
550000
4000
Astfel aceasta a devenit baza cercetărilor noastre pe măsură ce înaintam.
09:32
And then we came across some remarkable technology
208
554000
3000
Apoi ne-am întâlnit cu o tehnologie remarcabilă
09:35
called Contour.
209
557000
1000
numită Contour.
09:36
And here you can see a subject having phosphorus makeup
210
558000
3000
Aici puteţi vedea un subiect cu machiaj pe bază de fosfor
09:39
stippled on her face.
211
561000
2000
desenat pe faţă.
09:41
And now what we're looking at is really creating a surface capture
212
563000
3000
Ceea ce vedem acum este crearea mulajului unei suprafeţe
09:44
as opposed to a marker capture.
213
566000
2000
spre deosebire de un mulaj pe bază de repere.
09:46
The subject stands in front of a computer array of cameras,
214
568000
2000
Subiectul stă în faţa unei reţele de camere computerizate,
09:48
and those cameras can, frame-by-frame,
215
570000
2000
iar aceste camere pot, cadru cu cadru,
09:50
reconstruct the geometry of exactly what the subject's doing at the moment.
216
572000
3000
să reconstruiască geometria a ceea ce face subiectul la momentul respectiv.
09:53
So, effectively, you get 3D data in real time of the subject.
217
575000
5000
Astfel, efectiv, se obţine o imagine 3D în timp real a subiectului.
09:58
And if you look in a comparison,
218
580000
3000
Dacă se face o comparaţie,
10:01
on the left, we see what volumetric data gives us
219
583000
3000
în stânga, vedem o imagine volumetrică
10:04
and on the right you see what markers give us.
220
586000
2000
iar în dreapta vedem o imagine construită pe bază de repere.
10:07
So, clearly, we were in a substantially better place for this.
221
589000
2000
În mod evident, ne aflam într-o poziţie mai favorabilă.
10:09
But these were the early days of this technology,
222
591000
2000
Dar acestea erau primele zile ale acestei tehnologii,
10:11
and it wasn't really proven yet.
223
593000
2000
şi nu era încă validată.
10:13
We measure complexity and fidelity of data
224
595000
2000
Dar măsurăm complexitatea şi fidelitatea datelor
10:15
in terms of polygonal count.
225
597000
2000
în funcţie de de numărul de poligoane.
10:17
And so, on the left, we were seeing 100,000 polygons.
226
599000
3000
Astfel, în dreapta, vedem 100.000 de poligoane.
10:20
We could go up into the millions of polygons.
227
602000
2000
Putem ridica numărul de poligoane la milioane.
10:22
It seemed to be infinite.
228
604000
2000
Părea infinit.
10:24
This was when we had our "Aha!"
229
606000
2000
Atunci s-a produs revelaţia.
10:26
This was the breakthrough.
230
608000
1000
Acesta era momentul de cotitură.
10:27
This is when we're like, "OK, we're going to be OK,
231
609000
2000
Atunci am realizat că totul va fi bine,
10:29
This is actually going to work."
232
611000
1000
totul va merge.
10:30
And the "Aha!" was, what if we could take Brad Pitt,
233
612000
4000
Revelaţia a fost că dacă îl folosim pe Brad Pitt,
10:34
and we could put Brad in this device,
234
616000
3000
şi îl punem în acest dispozitiv,
10:37
and use this Contour process,
235
619000
2000
şi folosim procesul Contour,
10:39
and we could stipple on this phosphorescent makeup
236
621000
2000
şi îi punem acest machiaj fosforescent
10:41
and put him under the black lights,
237
623000
1000
şi îl plasăm sub aceste lumini negre,
10:42
and we could, in fact, scan him in real time
238
624000
3000
şi îl scanăm în timp real
10:45
performing Ekman's FACS poses.
239
627000
2000
mimând feţele sistemului lui Ekman.
10:47
Right? So, effectively,
240
629000
2000
Corect? Deci, efectiv,
10:49
we ended up with a 3D database
241
631000
2000
am realizat o bază de date 3D
10:51
of everything Brad Pitt's face is capable of doing.
242
633000
3000
cu tot ce este capabilă faţa lui Brad Pitt să facă.
10:54
(Laughter)
243
636000
2000
(Râsete)
10:56
From there, we actually carved up those faces
244
638000
3000
De aici, am decupat aceste feţe
10:59
into smaller pieces and components of his face.
245
641000
3000
în bucăţi mai mici şi componete ale feţei.
11:02
So we ended up with literally thousands and thousands and thousands of shapes,
246
644000
3000
Ne-am ales cu literalmente mii şi mii şi mii de forme.
11:05
a complete database of all possibilities
247
647000
3000
O bază de date completă cu toate posibilităţile
11:08
that his face is capable of doing.
248
650000
3000
de care dă dovadă faţa sa.
11:11
Now, that's great, except we had him at age 44.
249
653000
3000
Acum, asta e grozav, dar îl aveam la vârsta de 44 de ani.
11:14
We need to put another 40 years on him at this point.
250
656000
3000
Trebuia să îi mai adăugăm încă 40 de ani.
11:17
We brought in Rick Baker,
251
659000
2000
L-am adus pe Rick Baker,
11:19
and Rick is one of the great makeup and special effects gurus
252
661000
2000
iar Rick este unul dintre cei mai buni în arta machiajului şi a efectelor speciale
11:21
of our industry.
253
663000
1000
din industria noastră.
11:22
And we also brought in a gentleman named Kazu Tsuji,
254
664000
3000
Am adus şi un domn numit Kazu Tsuji,
11:25
and Kazu Tsuji is one of the great photorealist sculptors of our time.
255
667000
3000
iar Kazu Tsuji este unul dintre cei mai buni sculptori foto al timpurilor noastre.
11:28
And we commissioned them to make a maquette,
256
670000
3000
I-am angajat să facă o machetă,
11:31
or a bust, of Benjamin.
257
673000
2000
sau un bust, al lui Benjamin.
11:33
So, in the spirit of "The Great Unveiling" -- I had to do this --
258
675000
3000
Astfel, în spiritul "Marii Dezvăluiri" -- a trebuit să fac asta --
11:36
I had to unveil something.
259
678000
2000
a trebuit să dezvălui ceva.
11:38
So this is Ben 80.
260
680000
2000
Aici este Ben la 80 de ani.
11:40
We created three of these:
261
682000
2000
Am creat trei dintr-acestea
11:42
there's Ben 80, there's Ben 70, there's Ben 60.
262
684000
2000
Îl avem pe Ben la 80, la 70 şi la 60.
11:44
And this really became the template for moving forward.
263
686000
3000
Acesta a devenit şablon pentru mai departe.
11:47
Now, this was made from a life cast of Brad.
264
689000
2000
Acum, acesta a fost făcut după un mulaj după Brad.
11:49
So, in fact, anatomically, it is correct.
265
691000
3000
Astfel, de fapt, anatomic, este corect.
11:52
The eyes, the jaw, the teeth:
266
694000
3000
Ochii, gura, dinţii ...
11:55
everything is in perfect alignment with what the real guy has.
267
697000
3000
totul este identic cu cele ale tipului din realitate.
11:58
We have these maquettes scanned into the computer
268
700000
2000
Avem scanate aceste machete în calculator
12:00
at very high resolution --
269
702000
2000
la rezoluţie înaltă.
12:02
enormous polygonal count.
270
704000
2000
Un număr enorm de poligoane.
12:04
And so now we had three age increments of Benjamin
271
706000
4000
Aveam deci trei vârste incrementale ale lui Benjamin
12:08
in the computer.
272
710000
2000
pe calculator.
12:10
But we needed to get a database of him doing more than that.
273
712000
3000
Dar ne trebuia o bază de date cu el făcând mai mult decât atât.
12:13
We went through this process, then, called retargeting.
274
715000
3000
Apoi am trecut prin acest proces numit renormare.
12:16
This is Brad doing one of the Ekman FACS poses.
275
718000
2000
Aici este Brad făcând una din feţele sistemului lui Ekman.
12:18
And here's the resulting data that comes from that,
276
720000
3000
Şi aici avem datele rezultate din aceasta,
12:21
the model that comes from that.
277
723000
2000
modelul care rezultă,
12:23
Retargeting is the process of transposing that data
278
725000
3000
iar renormarea este procesul de traslatare a datelor
12:26
onto another model.
279
728000
2000
într-un alt model.
12:28
And because the life cast, or the bust -- the maquette -- of Benjamin
280
730000
3000
Şi deoarece mulajul, sau bustul -- macheta -- lui Benjamin
12:31
was made from Brad,
281
733000
2000
a fost făcut după Brad,
12:33
we could transpose the data of Brad at 44
282
735000
3000
am putut să transpunem informaţiile de la Brad la 44 de ani
12:36
onto Brad at 87.
283
738000
2000
la Brad la 87 de ani.
12:38
So now, we had a 3D database of everything Brad Pitt's face can do
284
740000
3000
Astfel, aveam o bază de date 3D cu tot ce era în stare să facă faţa lui Brad Pitt
12:41
at age 87, in his 70s and in his 60s.
285
743000
4000
la vârsta de 87, la anii 70 si la anii 60.
12:45
Next we had to go into the shooting process.
286
747000
3000
Apoi a trebuit să trecem la filmare.
12:48
So while all that's going on,
287
750000
1000
În timp ce se petreceau toate astea,
12:49
we're down in New Orleans and locations around the world.
288
751000
2000
noi eram în New Orleans şi în alte locuri în jurul lumii.
12:51
And we shot our body actors,
289
753000
2000
Am filmat cu dublurile,
12:53
and we shot them wearing blue hoods.
290
755000
2000
iar filmările s-au făcut cu ei purtând căciuli albastre.
12:55
So these are the gentleman who played Benjamin.
291
757000
2000
Acesta este un domn care îl interpretează pe Benjamin.
12:57
And the blue hoods helped us with two things:
292
759000
2000
Iar glugile albastre ne-au ajutat la două lucruri:
12:59
one, we could easily erase their heads;
293
761000
2000
unu, am putut să le ştergem capul cu uşurinţă;
13:01
and we also put tracking markers on their heads
294
763000
2000
şi am putut pune repere pe capul lor
13:03
so we could recreate the camera motion
295
765000
2000
pentru a recrea mişcarea camerei
13:05
and the lens optics from the set.
296
767000
2000
şi optica de pe platou.
13:07
But now we needed to get Brad's performance to drive our virtual Benjamin.
297
769000
3000
Dar acum aveam nevoie de jocul lui Brad pentru a-l pune în mişcare pe Benjamin cel virtual.
13:10
And so we edited the footage that was shot on location
298
772000
2000
Astfel am editat filmul făcut
13:12
with the rest of the cast and the body actors
299
774000
3000
cu restul distribuţiei şi cu dubluri
13:15
and about six months later
300
777000
2000
şi aproximativ după şase luni
13:17
we brought Brad onto a sound stage in Los Angeles
301
779000
3000
l-am adus pe Brad la un studio de înregistrare în Los Angeles
13:20
and he watched on the screen.
302
782000
3000
şi s-a uitat la ecran
13:23
His job, then, was to become Benjamin.
303
785000
2000
iar treaba lui a fost să devină Benjamin.
13:25
And so we looped the scenes.
304
787000
1000
Am derulat scenele.
13:26
He watched again and again.
305
788000
1000
S-a uitat într-una.
13:27
We encouraged him to improvise.
306
789000
2000
L-am încurajat să improvizeze.
13:29
And he took Benjamin into interesting and unusual places
307
791000
3000
Şi l-a dus pe Benjamin în locuri interesante şi neobişnuite
13:32
that we didn't think he was going to go.
308
794000
2000
în care nu credeam că va merge.
13:34
We shot him with four HD cameras
309
796000
2000
L-am filmat cu patru camere HD
13:36
so we'd get multiple views of him
310
798000
1000
ca să avem vederi multiple asupra lui
13:37
and then David would choose the take of Brad being Benjamin
311
799000
3000
iar apoi David avea să aleagă intepretarea lui Brad ca Benjamin
13:40
that he thought best matched the footage
312
802000
3000
pe care o credea cea mai bună pentru filmare
13:43
with the rest of the cast.
313
805000
1000
cu restul distribuţiei.
13:44
From there we went into a process called image analysis.
314
806000
3000
De acolo am trecut la un proces numit analiza imaginii.
13:47
And so here, you can see again, the chosen take.
315
809000
3000
Astfel aici, puteţi vedea din nou, interpretarea aleasă.
13:50
And you are seeing, now, that data being transposed on to Ben 87.
316
812000
3000
Putem vedea acum datele transpuse în Ben la 87.
13:53
And so, what's interesting about this is
317
815000
3000
Şi ce este interesant aici,
13:56
we used something called image analysis,
318
818000
2000
este că am folosit ceva numit analiză de imagine,
13:58
which is taking timings from different components of Benjamin's face.
319
820000
3000
ceea ce înseamnă luarea anumitor coordonate din faţa lui Benjamin.
14:01
And so we could choose, say, his left eyebrow.
320
823000
3000
Astfel am putut alege, să zicem, sprânceana lui stângă.
14:04
And the software would tell us that, well,
321
826000
2000
Iar programul ne va spune că, de exemplu,
14:06
in frame 14 the left eyebrow begins to move from here to here,
322
828000
2000
în cadrul 14 sprânceana stângă începe să se mişte de aici aici,
14:08
and it concludes moving in frame 32.
323
830000
2000
şi încetează să se mişte în cadrul 32.
14:10
And so we could choose numbers of positions on the face
324
832000
2000
Aşa am putut alege numerele poziţilor de pe faţă
14:12
to pull that data from.
325
834000
2000
de unde puteam extrage informaţia.
14:14
And then, the sauce I talked about with our technology stew --
326
836000
2000
Apoi, sosul despre care v-am povestit pentru tehnologia noastră,
14:16
that secret sauce was, effectively, software that allowed us to
327
838000
3000
sosul secret era, efectiv, software care să ne permită
14:19
match the performance footage of Brad
328
841000
3000
să potrivim inregistrările cu Brad
14:22
in live action with our database of aged Benjamin,
329
844000
4000
în acţiune cu baza noastră de date cu Benjamin îmbătrânit,
14:26
the FACS shapes that we had.
330
848000
2000
cu formele pe care le aveam.
14:28
On a frame-by-frame basis,
331
850000
3000
Luând cadru după cadru,
14:31
we could actually reconstruct a 3D head
332
853000
3000
am putut să reconstruim un cap tridimensional
14:34
that exactly matched the performance of Brad.
333
856000
3000
care s-a potrivit perfect cu performanţele lui Brad.
14:37
So this was how the finished shot appeared in the film.
334
859000
3000
Aşa arată prelucrarea care a apărut în film.
14:40
And here you can see the body actor.
335
862000
2000
Aici puteţi vedea dublura.
14:42
And then this is what we called the "dead head," no reference to Jerry Garcia.
336
864000
3000
Iar aici puteţi vedea ceea ce noi numim "cap mort", fără referiri la Jerry Garcia.
14:45
And then here's the reconstructed performance
337
867000
3000
Iar apoi avem performanţa recontruită
14:48
now with the timings of the performance.
338
870000
3000
acum cu sincronizări ale performanţei.
14:51
And then, again, the final shot.
339
873000
2000
Iar apoi, din nou, scena finală.
14:54
It was a long process.
340
876000
2000
A fost un proces lung.
14:56
(Applause)
341
878000
3000
(Aplauze)
15:07
The next section here, I'm going to just blast through this,
342
889000
2000
În următoarea secţiune, voi trece doar prin aceasta,
15:09
because we could do a whole TEDTalk on the next several slides.
343
891000
4000
pentru că am putea face un întreg TEDTalk despre următoarele câteva diapozitive.
15:13
We had to create a lighting system.
344
895000
3000
Trebuia să creăm un sistem de lumini.
15:16
So really, a big part of our processes was creating a lighting environment
345
898000
3000
Într-adevăr, o mare parte din proces a fost să creăm un sistem de lumini
15:19
for every single location that Benjamin had to appear
346
901000
2000
pentru fiecare locaţie în care Benjamin a apărut
15:21
so that we could put Ben's head into any scene
347
903000
3000
astfel încât să putem insera capul lui Ben
15:24
and it would exactly match the lighting that's on the other actors
348
906000
3000
să se potrivească perfect cu lumina de pe ceilalţi actori
15:27
in the real world.
349
909000
1000
din lumea reală.
15:28
We also had to create an eye system.
350
910000
3000
A trebuit de asemenea să creăm un sistem pentru ochi.
15:31
We found the old adage, you know,
351
913000
2000
Am gasit o veche zicală, ştiţi,
15:33
"The eyes are the window to the soul,"
352
915000
2000
"Ochii sunt lumina sufletului",
15:35
absolutely true.
353
917000
1000
absolut adevărat.
15:36
So the key here was to keep everybody looking in Ben's eyes.
354
918000
2000
Cheia era să îi facem pe toţi să se uite în ochii lui Ben.
15:38
And if you could feel the warmth, and feel the humanity,
355
920000
2000
Şi dacă aţi putea simţi căldura, şi să simţiţi umanitatea,
15:40
and feel his intent coming through the eyes,
356
922000
3000
şi să-i simţiţi intenţiile prin ochii lui,
15:43
then we would succeed.
357
925000
1000
atunci am reuşit.
15:44
So we had one person focused on the eye system
358
926000
3000
Am avut o persoană care s-a concentrat pe sistemul ocular
15:47
for almost two full years.
359
929000
2000
pentru aproape doi ani.
15:49
We also had to create a mouth system.
360
931000
2000
A trebuit de asemenea să creăm un sistem pentru gură.
15:51
We worked from dental molds of Brad.
361
933000
2000
Am lucrat la nişte matriţe dentale ale lui Brad.
15:53
We had to age the teeth over time.
362
935000
2000
A trebuit să îmbătrânim dinţii.
15:55
We also had to create an articulating tongue that allowed him to enunciate his words.
363
937000
3000
A trebuit şi să creăm o limbă articulată care să îi permită să enunţe cuvintele.
15:58
There was a whole system written in software to articulate the tongue.
364
940000
2000
A existat un întreg sistem scris în software pentru articularea limbii.
16:00
We had one person devoted to the tongue for about nine months.
365
942000
2000
Am avut o persoană dedicată limbii pentru aproximativ nouă luni.
16:02
He was very popular.
366
944000
2000
Era foarte popular.
16:04
Skin displacement: another big deal.
367
946000
3000
Deplasarea pielii: o altă treabă importantă.
16:07
The skin had to be absolutely accurate.
368
949000
2000
Pielea trebuia să fie absolut reală,
16:09
He's also in an old age home, he's in a nursing home
369
951000
3000
el este într-un adăpost de bătrâni, într-un azil
16:12
around other old people,
370
954000
2000
printre alţi oameni bătrâni,
16:14
so he had to look exactly the same as the others.
371
956000
2000
aşa că trebuia să arate exact la fel ca ceilalţi.
16:16
So, lots of work on skin deformation,
372
958000
1000
Asfetl, multă muncă pentru deformarea pielii,
16:17
you can see in some of these cases it works,
373
959000
1000
puteţi vedea că în unele din aceste cazuri funcţioneză,
16:18
in some cases it looks bad.
374
960000
1000
în altele arată rău,
16:19
This is a very, very, very early test in our process.
375
961000
2000
acesta este un test foarte, foarte, foarte timpuriu în timpul procesului.
16:21
So, effectively we created a digital puppet
376
963000
3000
Efectiv, am creat o păpuşă digitală
16:24
that Brad Pitt could operate with his own face.
377
966000
3000
pe care s-o manevreze Brad Pitt cu propria faţă.
16:27
There were no animators necessary to come in and interpret behavior
378
969000
4000
Nu era nevoie de animatori pentru interpretare comportamentală
16:31
or enhance his performance.
379
973000
2000
sau pentru îmbunătăţirea performanţei.
16:33
There was something that we encountered, though,
380
975000
3000
Ne-am lovit totuşi de ceva,
16:36
that we ended up calling "the digital Botox effect."
381
978000
3000
pe care l-am numit "efect Botox digital".
16:39
So, as things went through this process,
382
981000
3000
Pe măsură ce înaintam,
16:42
Fincher would always say, "It sandblasts the edges off of the performance."
383
984000
3000
Fincher tot spunea: "Netezeşte marginile performanţei".
16:45
And thing our process and the technology couldn't do,
384
987000
3000
Iar singurul lucru pe care procedura noastră şi tehnologia nu-l puteau face
16:48
is they couldn't understand intent,
385
990000
3000
este că nu putea înţelege intenţia,
16:51
the intent of the actor.
386
993000
2000
intenţia actorului.
16:53
So it sees a smile as a smile.
387
995000
2000
Vede un zâmbet ca un zâmbet.
16:55
It doesn't recognize an ironic smile, or a happy smile,
388
997000
3000
Nu recunoaşte un zâmbet ironic, un zâmbet vesel,
16:58
or a frustrated smile.
389
1000000
1000
sau unul frustrat.
16:59
So it did take humans to kind of push it one way or another.
390
1001000
3000
Era nevoie de oameni să îl împingă într-o direcţie sau alta.
17:02
But we ended up calling the entire process
391
1004000
3000
Am ajuns să numim întregul proces
17:05
and all the technology "emotion capture,"
392
1007000
2000
şi tehnologie drept "capturarea emoţiei",
17:07
as opposed to just motion capture.
393
1009000
1000
spre deosebire de doar captarea mişcării.
17:08
Take another look.
394
1010000
2000
Mai uitaţi-vă o dată.
17:11
Brad Pitt: Well, I heard momma and Tizzy whisper,
395
1013000
2000
Brad Pitt: Le-am auzit pe mama şi Tizzy şoptind,
17:13
and they said I was gonna die soon,
396
1015000
2000
şi spuneau că voi muri în curând.
17:15
but ... maybe not.
397
1017000
2000
Dar... poate că nu.
17:37
EU: That's how to create a digital human in 18 minutes.
398
1039000
3000
Ed Ulbrich: Aşa am creat un om digital în 18 minute.
17:40
(Applause)
399
1042000
3000
(Aplauze)
17:48
A couple of quick factoids;
400
1050000
2000
Nişte invenţii.
17:50
it really took 155 people over two years,
401
1052000
4000
A fost nevoie de 155 de oameni pentru doi ani,
17:54
and we didn't even talk about 60 hairstyles and an all-digital haircut.
402
1056000
4000
fără să îi includem pe cei aproximativ 60 de ştilişti şi de tunsura digitală.
17:58
But, that is Benjamin. Thank you.
403
1060000
3000
Dar, acesta este Benjamin. Mulţumesc.
ABOUT THE SPEAKER
Ed Ulbrich - Visual storytellerEd Ulbrich works at the leading edge of computer-generated visuals. On a recent project, filmmakers, artists, and technologists have been working at a breakthrough point where reality and digitally created worlds collide.
Why you should listen
Ed Ulbrich spoke at TED2009 representing a team of filmmakers, artists and technologists who've been working on a significant breakthrough in visual storytelling -- a startling blurring of the line between digital creation and actor.
Ulbrich was the long time executive VP of production at Digital Domain, for whom he executive-produced Academy Award-winning visual effects for Titanic, What Dreams May Come, Fight Club, Zodiac, Adaptation and other features, as well as music videos and more than 500 commercials. He has recently exited this position but has entered into a creative consultant arrangement with the company. In 2007, he was named to the Creativity 50 -- top innovators in advertising and design.
Ed Ulbrich | Speaker | TED.com