TED Talks Live
Danielle Feinberg: The magic ingredient that brings Pixar movies to life
Danielle Feinberg: Pixar filmlerine hayat veren sihirli bileşen
Filmed:
Readability: 4
3,035,525 views
Pixar'ın fotoğrafçılık direktörü Danielle Feinberg matematiği, bilimi ve kodları kullanarak ruh ve hayret barındıran hikâyeler yaratıyor. Kayıp Balık Nemo, Oyuncak Hikâyesi, Cesur, VOL-İ ve daha birçoklarının sahne arkasına giderek, hayal ettiğiniz şeylerin gerçeğe dönüşebildiği fantastik dünyaları yaratmak için Pixar'ın sanat ve bilimi nasıl bir araya getirdiğini keşfedin. Bu konuşma, PBS özel "TED Konuşmaları: Bilim ve Merak" aracılığıyla geliyor.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
When I was seven years old,
0
950
1676
Ben yedi yaşındayken,
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
iyi niyetli bir yetişkin büyüdüğümde
ne olmak istediğimi sordu.
ne olmak istediğimi sordu.
Gururla, "Bir sanatçı," dedim.
00:18
Proudly, I said: "An artist."
2
6785
2018
00:20
"No, you don't," he said,
3
8827
1361
"Hayır, değil," dedi.
"Bir sanatçı olarak
hayatını kazanamazsın!"
hayatını kazanamazsın!"
00:22
"You can't make a living being an artist!"
4
10212
2282
00:24
My little seven-year-old
Picasso dreams were crushed.
Picasso dreams were crushed.
5
12915
3075
Yedi yaşındaki Picasso
hayallerim yıkılmıştı.
hayallerim yıkılmıştı.
00:28
But I gathered myself,
6
16014
1672
Ama kendimi toparladım,
00:29
went off in search of a new dream,
7
17710
1859
yeni bir hayalin peşinden gittim,
00:31
eventually settling on being a scientist,
8
19593
2858
sonunda bir bilim insanı
olmaya karar kıldım,
olmaya karar kıldım,
00:34
perhaps something like
the next Albert Einstein.
the next Albert Einstein.
9
22475
2644
belki de bir sonraki Albert Einstein.
00:37
(Laughter)
10
25783
1941
(Gülüşmeler)
00:40
I have always loved math and science,
11
28086
2001
Matematik ve bilimi her zaman sevdim,
00:42
later, coding.
12
30111
1511
sonra da programlamayı.
00:43
And so I decided to study
computer programming in college.
computer programming in college.
13
31646
3019
Ve üniversitede bilgisayar programlama
okumaya karar verdim.
okumaya karar verdim.
00:47
In my junior year,
14
35312
1151
Üçüncü sınıfta,
00:48
my computer graphics professor
showed us these wonderful short films.
showed us these wonderful short films.
15
36487
3791
bilgisayar grafikleri profesörüm bize
o harika kısa filmleri gösterdi.
o harika kısa filmleri gösterdi.
00:52
It was the first computer animation
any of us had ever seen.
any of us had ever seen.
16
40917
3211
Gördüğümüz ilk bilgisayar animasyonuydu.
00:56
I watched these films
in wonder, transfixed,
in wonder, transfixed,
17
44566
2780
Bu filmleri merakla, şaşkınlıkla,
00:59
fireworks going off in my head,
18
47370
2211
kafamda havai fişekler patlarken izledim,
01:01
thinking, "That is what
I want to do with my life."
I want to do with my life."
19
49605
2798
şöyle düşündüm, "Hayatım boyunca
yapmak istediğim şey bu."
yapmak istediğim şey bu."
01:05
The idea that all the math, science
and code I had been learning
and code I had been learning
20
53006
3533
Öğrendiğim tüm bu matematik,
bilim ve programlamanın
bilim ve programlamanın
bağ kurduğum bu dünyaları,
karakterleri ve hikâyeleri yaratmak için
karakterleri ve hikâyeleri yaratmak için
01:08
could come together to create
these worlds and characters
these worlds and characters
21
56563
3138
01:11
and stories I connected with,
22
59725
1862
bir araya gelebileceği fikri
benim için tam olarak bir sihirdi.
01:13
was pure magic for me.
23
61611
1531
01:16
Just two years later, I started working
24
64126
1889
Sadece iki sene sonra bu filmleri yapan
yer olan Pixar Animasyon
Stüdyoları'nda çalışmaya başladım.
Stüdyoları'nda çalışmaya başladım.
01:18
at the place that made those films,
Pixar Animation Studios.
Pixar Animation Studios.
25
66039
3019
01:21
It was here I learned how
we actually execute those films.
we actually execute those films.
26
69082
2730
Bu filmlerin nasıl yapıldığını
işte burada öğrendim.
işte burada öğrendim.
01:24
To create our movies,
27
72303
1159
Filmlerimizi yaratmak için
01:25
we create a three-dimensional
world inside the computer.
world inside the computer.
28
73486
2769
bilgisayarın içinde üç boyutlu
bir dünya yaratırız.
bir dünya yaratırız.
01:28
We start with a point that makes
a line that makes a face
a line that makes a face
29
76922
3603
Bir noktayla başlayarak onu
bir çizgiye, sonra bir yüze çevirip,
bir çizgiye, sonra bir yüze çevirip,
01:32
that creates characters,
30
80549
1708
ondan da karakterler veya ağaçlar
ve kayalar yaratıyoruz,
sonunda bir orman hâline geliyor.
sonunda bir orman hâline geliyor.
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
Üç boyutlu bir dünya olduğu için
o dünyanın içinde bir kamerayı
hareket ettirebiliyoruz.
hareket ettirebiliyoruz.
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
Bütün bunlardan büyülendim.
01:45
But then I got my first taste of lighting.
35
93441
2281
Ama sonra ilk ışıklandırma
deneyimimi edindim.
deneyimimi edindim.
Işıklandırma uygulamada ışıkları bu
üç boyutlu dünyanın içine yerleştirmektir.
üç boyutlu dünyanın içine yerleştirmektir.
01:48
Lighting in practice is placing lights
inside this three-dimensional world.
inside this three-dimensional world.
36
96581
3649
01:52
I actually have icons of lights
I move around in there.
I move around in there.
37
100254
2720
Aslında orada hareket ettirdiğim
ışık ikonlarım bulunuyor.
ışık ikonlarım bulunuyor.
01:54
Here you can see I've added a light,
38
102998
1722
Burada gördüğünüz gibi ışık ekledim,
01:56
I'm turning on the rough version
of lighting in our software,
of lighting in our software,
39
104744
2864
yazılımımızdaki ışıklandırmanın
taslak versiyonunu açıyorum,
taslak versiyonunu açıyorum,
01:59
turn on shadows
40
107632
1231
gölgelendirmeyi açıp
02:00
and placing the light.
41
108887
1404
ışığı yerleştiriyorum.
02:02
As I place a light,
42
110315
1167
Bir ışığı yerleştirirken
02:03
I think about what it might
look like in real life,
look like in real life,
43
111506
2712
gerçek hayatta nasıl
görüneceğini düşünüyorum,
görüneceğini düşünüyorum,
02:06
but balance that out with what we need
artistically and for the story.
artistically and for the story.
44
114242
3926
ama onu sanatsal olarak ve hikâye için
ne gerekliyse o şekilde dengeliyorum.
ne gerekliyse o şekilde dengeliyorum.
02:10
So it might look like this at first,
45
118981
3150
Yani ilk başta böyle görünebilir,
02:14
but as we adjust this and move that
46
122155
2414
ama haftalar süren çalışmayla
ayarlamalar yapıp
ayarlamalar yapıp
02:16
in weeks of work,
47
124593
1545
yerlerini değiştirince
02:18
in rough form it might look like this,
48
126162
2215
taslak hâlinde böyle görünebilir
02:21
and in final form, like this.
49
129252
2149
ve son hâlinde böyle.
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
Işıklandırmada öyle bir an var ki
tamamen ona âşık olmamı sağladı.
tamamen ona âşık olmamı sağladı.
02:32
It's where we go from this
51
140381
1750
Bundan buna gittiğimiz
02:34
to this.
52
142807
1214
zaman.
02:36
It's the moment where
all the pieces come together,
all the pieces come together,
53
144045
2536
Bütün parçaların bir araya geldiği andır
02:38
and suddenly the world comes to life
54
146605
2603
ve birden sanki gerçekten
var olan bir yermiş gibi
var olan bir yermiş gibi
02:41
as if it's an actual place that exists.
55
149232
2388
bir dünya ortaya çıkar.
02:44
This moment never gets old,
56
152009
1707
Bu an hiç eskimez,
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
özellikle de sanatçı olmak isteyen
yedi yaşındaki o küçük kız için.
yedi yaşındaki o küçük kız için.
Işıklandırmayı öğrendikçe,
02:49
As I learned to light,
58
157632
1153
02:50
I learned about using light
to help tell story,
to help tell story,
59
158809
2531
ışığı hikâyeyi anlatmak için,
günün vaktini ayarlamak için,
günün vaktini ayarlamak için,
02:54
to set the time of day,
60
162442
1731
ruh hâlini yaratmak için,
02:57
to create the mood,
61
165258
1552
izleyicinin gözlerine
rehberlik etmek için,
rehberlik etmek için,
02:59
to guide the audience's eye,
62
167978
1901
bir karakteri çekici göstermek
03:02
how to make a character look appealing
63
170850
2159
veya kalabalık bir sette
dikkat çekmek için
dikkat çekmek için
03:05
or stand out in a busy set.
64
173033
1957
kullanmayı öğrendim.
03:08
Did you see WALL-E?
65
176224
1310
VOL-İ'yi gördünüz mü?
03:09
(Laughter)
66
177558
1039
(Gülüşmeler)
03:10
There he is.
67
178621
1213
İşte burada.
03:13
As you can see,
68
181490
1223
Gördüğünüz gibi
03:14
we can create any world that we want
inside the computer.
inside the computer.
69
182737
2707
bilgisayar içinde istediğimiz
dünyayı yaratabiliyoruz.
dünyayı yaratabiliyoruz.
03:17
We can make a world with monsters,
70
185468
2698
Canavarların olduğu,
robotların âşık olduğu
robotların âşık olduğu
03:20
with robots that fall in love,
71
188837
1829
bir dünya yaratabiliyoruz,
03:23
we can even make pigs fly.
72
191291
2044
domuzları dahi uçurabiliyoruz.
03:25
(Laughter)
73
193359
4413
(Gülüşmeler)
03:30
While this is an incredible thing,
74
198361
1777
Bu müthiş bir şey olsa da,
03:32
this untethered artistic freedom,
75
200162
2475
bu kontrolsüz sanatsal özgürlük
03:34
it can create chaos.
76
202661
1982
kaos yaratabilir.
03:36
It can create unbelievable worlds,
77
204667
2851
İnanılmaz dünyalar,
03:39
unbelievable movement,
78
207542
1484
inanılmaz faaliyetler,
03:41
things that are jarring to the audience.
79
209050
2150
seyirciyi sarsan şeyler yaratabilir.
03:43
So to combat this, we tether
ourselves with science.
ourselves with science.
80
211224
2761
Bununla savaşmak için
kendimizi bilimle kontrol ediyoruz.
kendimizi bilimle kontrol ediyoruz.
03:46
We use science and the world we know
81
214432
1974
Kendimizi bağ kurulabilir ve tanıdık
03:48
as a backbone,
82
216430
1350
bir şeyle dengelemek için
03:49
to ground ourselves in something
relatable and recognizable.
relatable and recognizable.
83
217804
3474
bilimi ve bildiğimiz dünyayı
omurga olarak kullanıyoruz.
omurga olarak kullanıyoruz.
03:53
"Finding Nemo" is an excellent
example of this.
example of this.
84
221806
2529
"Kayıp Balık Nemo" buna
mükemmel bir örnek.
mükemmel bir örnek.
03:56
A major portion of the movie
takes place underwater.
takes place underwater.
85
224359
2645
Filmin büyük bir bölümü
su altında geçiyor.
su altında geçiyor.
Peki nasıl su altında gibi
görünmesini sağlarsınız?
görünmesini sağlarsınız?
03:59
But how do you make it look underwater?
86
227028
2250
04:01
In early research and development,
87
229302
1631
İlk araştırma ve geliştirme esnasında
04:02
we took a clip of underwater footage
and recreated it in the computer.
and recreated it in the computer.
88
230957
3898
deniz altında bir klip çekerek
bilgisayarda tekrar oluşturduk.
bilgisayarda tekrar oluşturduk.
Sonra su altındaki görüntüyü
04:06
Then we broke it back down
89
234879
1261
04:08
to see which elements make up
that underwater look.
that underwater look.
90
236164
2774
hangi elementlerin oluşturduğunu
görmek için tekrar parçalara ayırdık.
görmek için tekrar parçalara ayırdık.
04:11
One of the most critical elements
91
239526
1607
En önemli elementlerden biri
04:13
was how the light travels
through the water.
through the water.
92
241157
2182
ışığın suda nasıl gittiğiydi.
04:15
So we coded up a light
that mimics this physics --
that mimics this physics --
93
243363
2796
Bu yüzden bu fiziğe benzeyen
bir ışık kodu yazdık --
bir ışık kodu yazdık --
04:18
first, the visibility of the water,
94
246183
1744
önce suyun görünürlüğü
04:19
and then what happens with the color.
95
247951
2109
ve sonra renge ne olduğu.
04:22
Objects close to the eye
have their full, rich colors.
have their full, rich colors.
96
250503
3542
Göze yakın nesnelerin
tüm, yoğun renkleri var.
tüm, yoğun renkleri var.
04:26
As light travels deeper into the water,
97
254069
2203
Işık suyun derinliklerine doğru gittikçe
04:28
we lose the red wavelengths,
98
256296
1910
kırmızı dalga boyunu kaybederiz,
04:30
then the green wavelengths,
99
258230
1344
sonra da yeşil dalga boyunu,
04:31
leaving us with blue at the far depths.
100
259598
2350
en derinlerdeyse sadece maviyle kalırız.
04:34
In this clip you can see
two other important elements.
two other important elements.
101
262666
3100
Bu klipte diğer iki önemli
elementi görebilirsiniz.
elementi görebilirsiniz.
İlki partikül parçalarını
suyun içinde iten
suyun içinde iten
04:37
The first is the surge and swell,
102
265790
2022
04:39
or the invisible underwater current
103
267836
1717
inip çıkan dalgalanmalar veya
04:41
that pushes the bits of particulate
around in the water.
around in the water.
104
269577
3185
su altındaki görünmeyen akıntılardır.
04:44
The second is the caustics.
105
272786
2017
İkincisi ise kostikler.
04:46
These are the ribbons of light,
106
274827
1510
Bunlar bir havuzun dibinde
04:48
like you might see
on the bottom of a pool,
on the bottom of a pool,
107
276361
2024
görebileceğiniz gibi ışık şeritleridir.
04:50
that are created when the sun
bends through the crests
bends through the crests
108
278409
2550
Güneş okyanusun yüzeyinde dalgacıkların
04:52
of the ripples and waves
on the ocean's surface.
on the ocean's surface.
109
280983
2674
ve dalgaların tepelerinde
kırıldığında oluşurlar.
kırıldığında oluşurlar.
04:57
Here we have the fog beams.
110
285038
1298
Burada sis hüzmelerimiz var.
04:58
These give us color depth cues,
111
286360
1655
Bunlar renk derinliğiyle
ilgili fikir verir,
ilgili fikir verir,
05:00
but also tells which direction is up
112
288039
2095
ama suyun yüzeyini görmediğimizde
05:02
in shots where we don't
see the water surface.
see the water surface.
113
290158
2276
menzilin yönünü de söyler.
05:04
The other really cool thing
you can see here
you can see here
114
292788
2119
Burada göreceğiniz diğer bir harika şey de
05:06
is that we lit that particulate
only with the caustics,
only with the caustics,
115
294931
3160
o partikülü sadece
kostikler ile aydınlatıyoruz,
kostikler ile aydınlatıyoruz,
05:10
so that as it goes in and out
of those ribbons of light,
of those ribbons of light,
116
298115
2658
böylece ışık şeritlerinin
arasından geçiyor,
arasından geçiyor,
05:12
it appears and disappears,
117
300797
1513
görünüp kayboluyor,
05:14
lending a subtle, magical
sparkle to the underwater.
sparkle to the underwater.
118
302334
3069
su altında hafif, büyülü
ışıltılar bırakıyor.
ışıltılar bırakıyor.
05:18
You can see how we're using the science --
119
306530
2542
Bilimi nasıl kullandığımızı
görüyorsunuz --
görüyorsunuz --
05:21
the physics of water,
light and movement --
light and movement --
120
309096
2876
suyun, ışığın ve hareketin fiziği --
sanatsal özgürlüğü
kontrol altına almak için.
kontrol altına almak için.
05:23
to tether that artistic freedom.
121
311996
2046
05:26
But we are not beholden to it.
122
314570
2321
Ama bununla kalmıyoruz.
05:28
We considered each of these elements
123
316915
1799
Bu elementlerin her birini,
hangilerinin bilimsel olarak doğru
olması gerektiğini ve hangilerinin
olması gerektiğini ve hangilerinin
05:30
and which ones had to be
scientifically accurate
scientifically accurate
124
318738
3014
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
hikâyeye ve ruh hâline uyması için
itilip çekilebileceğini göz önüne aldık.
itilip çekilebileceğini göz önüne aldık.
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
İlk başta fark ettik ki renk
esnekliğimiz olan bir şeydi.
esnekliğimiz olan bir şeydi.
05:41
So here's a traditionally colored
underwater scene.
underwater scene.
127
329715
2612
İşte geleneksel şekilde
boyanmış bir su altı sahnesi.
boyanmış bir su altı sahnesi.
05:44
But here, we can take Sydney Harbor
and push it fairly green
and push it fairly green
128
332351
2841
Ama burada Sidney Limanı'nı alıp
olan bitenden dolayı
olan bitenden dolayı
üzgün ruh hâline uyması için
epeyce yeşile döndürebiliriz.
epeyce yeşile döndürebiliriz.
05:47
to suit the sad mood of what's happening.
129
335216
2260
05:50
In this scene, it's really important
we see deep into the underwater,
we see deep into the underwater,
130
338315
3259
Bu sahnede su altının derinliklerini
görmek gerçekten çok önemli,
görmek gerçekten çok önemli,
05:53
so we understand what
the East Australian Current is,
the East Australian Current is,
131
341598
2667
ki kaplumbağaların daldıkları
ve inip çıkarak gittikleri
ve inip çıkarak gittikleri
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
Doğu Avustralya Akıntısı'nın
ne olduğunu anlayalım.
ne olduğunu anlayalım.
05:59
So we pushed the visibility of the water
133
347701
1937
Bu yüzden suyun görünebilirliğini
06:01
well past anything you would
ever see in real life.
ever see in real life.
134
349662
2703
gerçek hayatta görebileceğinizin
çok üstünde tuttuk.
çok üstünde tuttuk.
06:04
Because in the end,
135
352843
1162
Çünkü sonunda
06:06
we are not trying to recreate
the scientifically correct real world,
the scientifically correct real world,
136
354029
4624
bilimsel olarak doğru olan gerçek dünyayı
yeniden yaratmaya çalışmıyoruz,
yeniden yaratmaya çalışmıyoruz,
06:10
we're trying to create a believable world,
137
358677
2040
inanılır bir dünya yaratmaya çalışıyoruz,
06:12
one the audience can immerse
themselves in to experience the story.
themselves in to experience the story.
138
360741
3947
hikâyeyi deneyimlemek için seyircinin
kendini içine gömebildiği bir dünyayı.
kendini içine gömebildiği bir dünyayı.
06:17
We use science to create
something wonderful.
something wonderful.
139
365344
2723
Harika bir şeyler yaratmak
için bilimi kullanıyoruz.
için bilimi kullanıyoruz.
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
Bizi harikalar dünyasına götürmesi için
hikâye ve sanatsal dokunuşu kullanıyoruz.
hikâye ve sanatsal dokunuşu kullanıyoruz.
06:25
This guy, WALL-E, is a great
example of that.
example of that.
141
373578
2476
Bu adam, VOL-İ bunun harika bir örneği.
06:28
He finds beauty in the simplest things.
142
376078
2430
En basit şeylerde güzellik buluyor.
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
Ama o ışığa geldiğinde, büyük bir
sorunumuz olduğunu biliyorduk.
sorunumuz olduğunu biliyorduk.
06:33
We got so geeked-out on making
WALL-E this convincing robot,
WALL-E this convincing robot,
144
381978
3445
VOL-İ'yi ikna edici bir robot
yapmak isterken öyle abarttık ki
yapmak isterken öyle abarttık ki
06:37
that we made his binoculars
practically optically perfect.
practically optically perfect.
145
385447
3380
dürbün gözlerini pratikte
optik olarak mükemmel yaptık.
optik olarak mükemmel yaptık.
06:40
(Laughter)
146
388851
1530
(Gülüşmeler)
06:43
His binoculars are one of the most
critical acting devices he has.
critical acting devices he has.
147
391328
3994
Gözleri sahip olduğu en kritik
oyunculuk araçlarından biri.
oyunculuk araçlarından biri.
06:47
He doesn't have a face or even
traditional dialogue, for that matter.
traditional dialogue, for that matter.
148
395346
3542
Öyle ki bir yüzü veya
geleneksel bir diyoloğu bile yok.
geleneksel bir diyoloğu bile yok.
06:50
So the animators were heavily
dependent on the binoculars
dependent on the binoculars
149
398912
2927
Bu yüzden animatörlerin onun
oyunculuğuna ve duygularına
oyunculuğuna ve duygularına
inandırmak için gözlerine
fazlasıyla ihtiyaçları vardı.
fazlasıyla ihtiyaçları vardı.
06:53
to sell his acting and emotions.
150
401863
2253
06:56
We started lighting and we realized
151
404510
1709
Işıklandırmaya başladık ve
06:58
the triple lenses inside his binoculars
were a mess of reflections.
were a mess of reflections.
152
406243
4214
gözleri içindeki üçlü merceklerin
kötü yansıması olduğunu fark ettik.
kötü yansıması olduğunu fark ettik.
07:02
He was starting to look glassy-eyed.
153
410989
2053
Cam göz gibi görünmeye başlamıştı.
07:05
(Laughter)
154
413066
1724
(Gülüşmeler)
07:06
Now, glassy-eyed
is a fundamentally awful thing
is a fundamentally awful thing
155
414814
3414
Cam göz, seyiriciyi robotun
bir kişiliği olduğuna
bir kişiliği olduğuna
07:10
when you are trying
to convince an audience
to convince an audience
156
418252
2016
ve âşık olma kapasitesi olduğuna dair
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
ikna etmeye çalışırken
esas itibariyle kötü bir şey.
esas itibariyle kötü bir şey.
07:16
So we went to work on these optically
perfect binoculars,
perfect binoculars,
158
424498
3524
Bu yüzden optik olarak mükemmel
gözler üzerinde çalışmaya başladık,
gözler üzerinde çalışmaya başladık,
07:20
trying to find a solution that would
maintain his true robot materials
maintain his true robot materials
159
428046
3702
gerçek robot kimliğini korurken
yansıma sorununu çözecek
yansıma sorununu çözecek
07:23
but solve this reflection problem.
160
431772
1991
bir çözüm bulmaya çalıştık.
07:26
So we started with the lenses.
161
434096
1458
Bu yüzden merceklerle işe başladık.
07:27
Here's the flat-front lens,
162
435578
1392
İşte düz ön cephe mercekler,
07:28
we have a concave lens
163
436994
1506
içbükey merceğimiz
ve dışbükey merceğimiz var.
07:30
and a convex lens.
164
438524
1257
07:31
And here you see all three together,
165
439805
2105
Ve burada üçünü beraber görüyorsunuz,
07:33
showing us all these reflections.
166
441934
1885
bize bütün bu yansımaları gösteriyor.
07:36
We tried turning them down,
167
444208
1630
Onları çevirmeyi denedik,
07:37
we tried blocking them,
168
445862
1696
engellemeyi denedik,
07:39
nothing was working.
169
447582
1440
hiçbiri işe yaramadı.
07:41
You can see here,
170
449786
1151
Burada görebilirsiniz,
07:42
sometimes we needed something specific
reflected in his eyes --
reflected in his eyes --
171
450961
3124
bazen gözlerinde belli bir şeylerin
yansımasını istiyorduk --
yansımasını istiyorduk --
07:46
usually Eve.
172
454109
1151
genelde Eve.
07:47
So we couldn't just use some faked
abstract image on the lenses.
abstract image on the lenses.
173
455284
3531
Merceklerde yalnızca bazı sahte
soyut görüntüleri kullanamadık.
soyut görüntüleri kullanamadık.
07:50
So here we have Eve on the first lens,
174
458839
2150
İşte burada ilk mercekte Eve var,
07:53
we put Eve on the second lens,
175
461013
2051
ikinci merceğe Eve koyduk,
07:55
it's not working.
176
463088
1245
işe yaramadı.
07:56
We turn it down,
177
464357
1160
Onu çevirdik,
07:57
it's still not working.
178
465541
1676
hâlâ işe yaramıyor.
07:59
And then we have our eureka moment.
179
467241
2330
Ve sonra keşif anımız var.
08:01
We add a light to WALL-E
that accidentally leaks into his eyes.
that accidentally leaks into his eyes.
180
469595
3816
VOL-İ'ye yanlışlıkla gözlerine
akan bir ışık ekledik.
akan bir ışık ekledik.
08:06
You can see it light up
these gray aperture blades.
these gray aperture blades.
181
474092
3390
Bunun gri diyafram bıçaklarını
aydınlattığını görüyorsunuz.
aydınlattığını görüyorsunuz.
08:10
Suddenly, those aperture blades
are poking through that reflection
are poking through that reflection
182
478237
3323
Birdenbire bu diyafram bıçakları
hiçbir şeyin yapmayacağı şekilde
hiçbir şeyin yapmayacağı şekilde
08:13
the way nothing else has.
183
481584
1785
o yansımayı ortaya çıkarıyor.
08:15
Now we recognize WALL-E as having an eye.
184
483966
3542
Şimdi VOL-İ'nin gözü olduğunu algılıyoruz.
08:19
As humans we have the white of our eye,
185
487532
2649
İnsanlar olarak gözlerimizde beyaz,
08:22
the colored iris
186
490205
1151
renkli iris
ve siyah göz bebeği vardır.
08:23
and the black pupil.
187
491380
1221
08:24
Now WALL-E has the black of an eye,
188
492948
3341
Şimdi VOL-İ'nin gözünde siyah,
08:28
the gray aperture blades
189
496313
1527
gri diyafram bıçakları
08:29
and the black pupil.
190
497864
1419
ve siyah göz bebeği var.
08:31
Suddenly, WALL-E feels like he has a soul,
191
499689
3642
Birden VOL-İ'nin sanki bir
ruhu varmış gibi geliyor,
ruhu varmış gibi geliyor,
08:35
like there's a character
with emotion inside.
with emotion inside.
192
503355
2878
içinde duyguları olan
bir karakter varmış gibi.
bir karakter varmış gibi.
08:40
Later in the movie towards the end,
193
508038
1817
Filmin sonlarına doğru
08:41
WALL-E loses his personality,
194
509879
1478
VOL-İ karakterini kaybediyor,
08:43
essentially going dead.
195
511381
1578
esasen ölüyor.
08:45
This is the perfect time to bring back
that glassy-eyed look.
that glassy-eyed look.
196
513381
3529
O cam göz görünüşünü geri getirmek
için mükemmel bir zaman.
için mükemmel bir zaman.
08:49
In the next scene,
WALL-E comes back to life.
WALL-E comes back to life.
197
517553
2480
Bir sonraki sahnede,
VOL-İ tekrar hayata dönüyor.
VOL-İ tekrar hayata dönüyor.
08:52
We bring that light back to bring
the aperture blades back,
the aperture blades back,
198
520057
3183
Diyafram bıçaklarını geri getirmek
için ışığı geri getirdik
için ışığı geri getirdik
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
ve sevdiğimiz tatlı, canlı
robot geri döndü.
robot geri döndü.
09:02
(Video) WALL-E: Eva?
200
530444
1364
(Video) VOL-İ: Eve?
09:06
Danielle Feinberg: There's a beauty
in these unexpected moments --
in these unexpected moments --
201
534841
3120
Danielle Feinberg: Bu beklenmeyen
anlarda bir güzellik vardır --
anlarda bir güzellik vardır --
09:09
when you find the key
to unlocking a robot's soul,
to unlocking a robot's soul,
202
537985
3566
bir robotun ruhunu açmak için
anahtarı bulduğunuzda,
anahtarı bulduğunuzda,
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
hayatınız boyunca ne yapmak
istediğinizi keşfettiğiniz anda.
istediğinizi keşfettiğiniz anda.
09:17
The jellyfish in "Finding Nemo"
was one of those moments for me.
was one of those moments for me.
204
545135
3302
Kayıp Balık Nemo'daki denizanası
benim için o anlardan biri.
benim için o anlardan biri.
09:20
There are scenes in every movie
that struggle to come together.
that struggle to come together.
205
548833
3219
Her filmde bir araya getirmesi
zor olan sahneler vardır.
zor olan sahneler vardır.
09:24
This was one of those scenes.
206
552076
1935
Bu o sahnelerden biriydi.
09:26
The director had a vision for this scene
207
554035
2134
Direktörün Güney Pasifik'te
çekilen harika
çekilen harika
09:28
based on some wonderful footage
of jellyfish in the South Pacific.
of jellyfish in the South Pacific.
208
556193
3808
bir denizanası görüntüsüne istinaden
bu sahne için bir vizyonu vardı.
bu sahne için bir vizyonu vardı.
09:33
As we went along,
209
561139
1857
Devam ettiğimiz sırada
09:35
we were floundering.
210
563020
1453
bocalıyorduk.
Direktörle gözden geçirmeler
09:36
The reviews with the director
211
564497
2089
normal görünüş ve işleyiş
ile ilgili sohbetten
ile ilgili sohbetten
09:38
turned from the normal
look-and-feel conversation
look-and-feel conversation
212
566610
2689
09:41
into more and more questions
about numbers and percentages.
about numbers and percentages.
213
569323
4127
giderek daha fazla sayılar
ve oranlarla ilgili sorulara döndü.
ve oranlarla ilgili sorulara döndü.
Belki nedeni normalin dışında
09:46
Maybe because unlike normal,
214
574085
1691
onu gerçek hayatta bir şeye dayandırmamız
09:47
we were basing it on
something in real life,
something in real life,
215
575800
2253
09:50
or maybe just because we had lost our way.
216
578077
2585
veya sadece yolumuzu
kaybetmemiz yüzündendi.
kaybetmemiz yüzündendi.
Ama gözlerimiz olmadan
beynimizi kullanmak,
beynimizi kullanmak,
09:52
But it had become about using
our brain without our eyes,
our brain without our eyes,
217
580686
3111
sanat olmadan bilim hâline geldi.
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
Bilimsel kontrol sahneyi boğuyordu.
Ama bütün o hayal kırıklıklarına rağmen
10:02
But even through all the frustrations,
220
590534
1846
güzel olabileceğine yine de inandım.
10:04
I still believed it could be beautiful.
221
592404
2035
İş ışıklandırmaya gelince
10:06
So when it came in to lighting,
222
594463
1659
işe koyuldum.
10:08
I dug in.
223
596146
1231
Mavileri ve pembeleri,
10:10
As I worked to balance
the blues and the pinks,
the blues and the pinks,
224
598149
3291
denizanalarının karınlarında
yüzen kostikleri,
yüzen kostikleri,
10:13
the caustics dancing
on the jellyfish bells,
on the jellyfish bells,
225
601464
2816
dalgalanan sis hüzmelerini
dengelemeye uğraşırken,
dengelemeye uğraşırken,
10:16
the undulating fog beams,
226
604304
2174
umut veren bir şeyler çıkmaya başladı.
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
Bir sabah gelip bir önceki gece
yapılan işi kontrol ettim.
yapılan işi kontrol ettim.
10:24
And I got excited.
229
612937
1476
Ve heyecanlandım.
Sonra ışıklandırma direktörüne gösterince
10:26
And then I showed it
to the lighting director
to the lighting director
230
614437
2108
o da heyecanlandı.
10:28
and she got excited.
231
616569
1175
Çok geçmeden direktöre 50 kişiyle dolu
karanlık bir odada gösteriyordum.
karanlık bir odada gösteriyordum.
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
Direktör gözden geçirirken,
10:34
In director review,
233
622563
1263
birtakım güzel sözler duymayı bekler,
10:35
you hope you might get some nice words,
234
623850
2058
ama genelde bazı notlar
ve düzeltmeler alırsınız.
ve düzeltmeler alırsınız.
10:38
then you get some notes
and fixes, generally.
and fixes, generally.
235
626349
2296
Sonra umarım ki, bir sonraki
aşamaya geçmeyi
aşamaya geçmeyi
10:41
And then, hopefully, you get a final,
236
629408
2437
işaret eden bir sona gelirsiniz.
10:43
signaling to move on to the next stage.
237
631869
2048
Giriş yaparak denizanası
sahnesini oynattım.
sahnesini oynattım.
10:46
I gave my intro, and I played
the jellyfish scene.
the jellyfish scene.
238
634462
3368
Ve direktör rahatsızlık verecek
kadar uzun zaman sessiz kaldı.
kadar uzun zaman sessiz kaldı.
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
Şöyle düşünmeme yetecek kadar,
"Ah hayır, bunun işi bitti."
10:57
"Oh no, this is doomed."
241
645771
1856
Sonra alkışlamaya başladı.
11:00
And then he started clapping.
242
648919
1760
11:03
And then the production
designer started clapping.
designer started clapping.
243
651381
2392
Sonra yapım tasarımcısı
alkışlamaya başladı.
alkışlamaya başladı.
Ve sonra tüm oda alkışlamaya başladı.
11:06
And then the whole room was clapping.
244
654240
2144
11:14
This is the moment
that I live for in lighting.
that I live for in lighting.
245
662285
3086
Işıklandırmada işte bu an için yaşıyorum.
11:17
The moment where it all comes together
246
665395
2163
Bütün her şeyin bir araya geldiği an
ve inanabildiğimiz bir dünyamız olur.
11:19
and we get a world that we can believe in.
247
667582
2647
Bu inanılmaz dünyaları yaratmak için
11:22
We use math, science and code
to create these amazing worlds.
to create these amazing worlds.
248
670718
3888
matematik, bilim ve
programlamayı kullanırız.
programlamayı kullanırız.
Hayata geçirmek için hikâye
anlatımı ile sanatı kullanırız.
anlatımı ile sanatı kullanırız.
11:27
We use storytelling and art
to bring them to life.
to bring them to life.
249
675030
2846
Bu birbirine geçen sanat ve bilim
11:30
It's this interweaving of art and science
250
678440
4011
dünyayı harika bir yere,
11:34
that elevates the world
to a place of wonder,
to a place of wonder,
251
682475
3663
ruhu olan bir yere,
11:38
a place with soul,
252
686162
1633
inanabileceğimiz bir yere,
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
hayal ettiğiniz şeylerin gerçeğe
dönüşebileceği bir yere götürüyor --
dönüşebileceği bir yere götürüyor --
11:47
and a world where a girl suddenly realizes
255
695071
3212
ve bir kızın birdenbire sadece
bir bilim insanı değil,
bir bilim insanı değil,
aynı zamanda bir sanatçı da olduğunu
11:50
not only is she a scientist,
256
698307
2160
fark ettiği bir dünyaya.
11:52
but also an artist.
257
700491
1315
Teşekkürler.
11:54
Thank you.
258
702544
1151
(Alkış)
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