TED2009
Ed Ulbrich: How Benjamin Button got his face
إد ألبريخ: كيف حصل بنجامين بوتون على وجهه
Filmed:
Readability: 4.4
1,080,448 views
اد Ulbrich ،المعلم في مجال المؤثرات الرقمية ، يفسر الفوز بجائزة اوسكار للتكنولوجيا وكيف أن فريقه إستطاع خلق نموذج شاب ومسن لوجه براد بيت في "الحالة الافتة لبنجامين باتون".
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
أنا هنا اليوم أمثل فريقاً من الفنانين والمخرجين والتقنيين ومنتجين السينما
00:23
that worked together on a remarkable film project for the last four years.
1
5000
3000
الذين عملوا معا على مشروع فيلم مثير للإهتمام على مدى السنوات الأربع الماضية.
00:26
And along the way they created a breakthrough in computer visualization.
2
8000
4000
وعلى طول الطريق خلقوا طفرة في التصور الكمبيوتري.
00:30
So I want to show you a clip of the film now.
3
12000
3000
لذلك اريد ان أظهر لكم مقطع من الفيلم الآن .
00:33
Hopefully it won't stutter.
4
15000
3000
واتمنى ان لا يتقطع .
00:36
And if we did our jobs well, you won't know that we were even involved.
5
18000
3000
وإذا ما قمنا بعملنا بشكل صحيح فإنكم حتى لن تعرفوا بأننا كنا المعنيين .
00:39
Voice (Video): I don't know how it's possible ...
6
21000
3000
الفيلم : أنا لا أعرف كيف انه من الممكن...
00:42
but you seem to have more hair.
7
24000
3000
ولكن يبدو أن لديك المزيد من الشعر.
00:45
Brad Pitt: What if I told you that I wasn't getting older ...
8
27000
3000
بنجامين باتون : ماذا لو قلت لك أنني لم أكن اتقدم في السن...
00:48
but I was getting younger than everybody else?
9
30000
2000
لكنني بدأت أصبح شابا أكثر من أي شخص آخر؟
00:53
I was born with some form of disease.
10
35000
3000
لقد ولدت ومعي نوع من أنواع المرض.
00:56
Voice: What kind of disease?
11
38000
2000
صوت : ما هو نوع المرض؟
00:58
BP: I was born old.
12
40000
2000
جواب : لقد ولدت مسناً .
01:01
Man: I'm sorry.
13
43000
2000
الرجل : أنا آسف.
01:03
BP: No need to be. There's nothing wrong with old age.
14
45000
3000
جواب : لا حاجة إلى أن تكون. لا يوجد خطأ في أن تكون متقدماً في العمر.
01:08
Girl: Are you sick?
15
50000
2000
الفتاة : هل أنت مريض؟
01:10
BP: I heard momma and Tizzy whisper,
16
52000
3000
جواب : سمعت أمي وتيزي يتهامسن ،
01:13
and they said I was gonna die soon.
17
55000
2000
وقلن بأني سأموت قريبا.
01:15
But ... maybe not.
18
57000
3000
ولكن... ربما لا.
01:18
Girl: You're different than anybody I've ever met.
19
60000
3000
الفتاة :أنت مختلف عن اي شخص قابلته إلى حد الآن .
01:22
BB: There were many changes ...
20
64000
3000
جواب : كان هناك العديد من التغييرات...
01:25
some you could see, some you couldn't.
21
67000
3000
بعض تستطيع أن تراها ، والبعض لا تستطيع.
01:28
Hair started growing in all sorts of places,
22
70000
3000
الشعر بدأ ينمو في كل مختلف الأماكن ،
01:31
along with other things.
23
73000
3000
إلى جانب أمور أخرى تنمو .
01:34
I felt pretty good, considering.
24
76000
3000
أشعر بالإرتياح الشديد ، معتبراً .
01:38
Ed Ulbrich: That was a clip from "The Curious Case of Benjamin Button."
25
80000
4000
ED Ulbrich : ذلك كان مقطعاً من "الحالة الافتة لبنجامين باتون".
01:42
Many of you, maybe you've seen it or you've heard of the story,
26
84000
4000
العديد منكم ، وربما أنكم قد رأيتم أو كنتم قد سمعتم عن القصة ،
01:46
but what you might not know
27
88000
2000
ولكن ما قد لا تعرفوه
01:48
is that for nearly the first hour of the film,
28
90000
2000
هو انه ما يقارب الساعة الأولى من الفيلم ،
01:50
the main character, Benjamin Button, who's played by Brad Pitt,
29
92000
3000
الشخصية الرئيسية ، بنجامين باتون ، التي قام بها براد بيت،
01:53
is completely computer-generated from the neck up.
30
95000
3000
هي بالكامل تخليق كمبيوتري من الرقبة حتى الأعلى .
01:56
Now, there's no use of prosthetic makeup
31
98000
3000
الآن ، لم يكن هناك استخدام للماكياج الاصطناعي
01:59
or photography of Brad superimposed over another actor's body.
32
101000
3000
أو تصوير وأدماج ل براد على فوق جسم ممثل آخر .
02:02
We've created a completely digital human head.
33
104000
3000
لقد قمنا بتخليق وبشكل كامل رأس انسان رقمي ( ديجتال ) .
02:05
So I'd like to start with a little bit of history on the project.
34
107000
3000
لذلك أود أن أبدأ بلمحة تاريخية عن المشروع.
02:08
This is based on an F. Scott Fitzgerald short story.
35
110000
2000
هذا إستناداً إلى قصة قصيرة ل ف. سكوت فيتزجيرالد .
02:10
It's about a man who's born old and lives his life in reverse.
36
112000
3000
انها قصة رجل ولد مسناً وعاش حياته في الإتجاه المعاكس .
02:13
Now, this movie has floated around Hollywood
37
115000
2000
الآن ، هذا الفيلم كان يتداول في ارواق هوليوود
02:15
for well over half a century,
38
117000
2000
منذ ما يزيد على نصف قرن
02:17
and we first got involved with the project in the early '90s,
39
119000
3000
وبداية مشاركتنا في هذا المشروع كانت في أوائل التسعينات
02:20
with Ron Howard as the director.
40
122000
2000
مع رون هوارد كمخرج .
02:22
We took a lot of meetings and we seriously considered it.
41
124000
3000
عقدنا الكثير من الاجتماعات وأخذنا الأمر بجدية.
02:25
But at the time we had to throw in the towel.
42
127000
2000
ولكن في ذلك الوقت كان علينا أن نستسلم لليأس .
02:27
It was deemed impossible.
43
129000
2000
فقد اعتبرناه من المستحيل.
02:29
It was beyond the technology of the day to depict a man aging backwards.
44
131000
4000
كان ما وراء تكنولوجيا اليوم تصوير رجل يعيش الشيخوخة الى الوراء .
02:33
The human form, in particular the human head,
45
135000
3000
حيث إن شكل الإنسان ، ولا سيما رأس الإنسان ،
02:36
has been considered the Holy Grail of our industry.
46
138000
3000
كان يعتبر مثل الكأس المقدسة في مجال صناعتنا .
02:39
The project came back to us about a decade later,
47
141000
3000
المشروع عاد إلينا بعد عقد من الزمان ،
02:42
and this time with a director named David Fincher.
48
144000
3000
وهذه المرة مع المخرج ديفيد فينشر .
02:45
Now, Fincher is an interesting guy.
49
147000
3000
الآن ، فينشر هو رجل مثير للاهتمام.
02:48
David is fearless of technology,
50
150000
2000
ديفيد لا يخاف من التكنولوجيا ،
02:50
and he is absolutely tenacious.
51
152000
2000
وانه لا ريب عنيد.
02:52
And David won't take "no."
52
154000
2000
وديفيد لا يقبل ب "لا".
02:54
And David believed, like we do in the visual effects industry,
53
156000
3000
ويؤمن ديفيد ، كما نحن نؤمن في مجال صناعة المؤثرات البصرية ،
02:57
that anything is possible
54
159000
3000
أن كل شيء ممكن
03:00
as long as you have enough time, resources and, of course, money.
55
162000
3000
ما دام لديك ما يكفي من الوقت والموارد ، وبطبيعة الحال ، المال.
03:03
And so David had an interesting take on the film,
56
165000
4000
وهكذا كان ل ديفيد اهتمام في قبول هذا الفيلم ،
03:07
and he threw a challenge at us.
57
169000
3000
وألقى بالتحدي إلينا .
03:10
He wanted the main character of the film to be played
58
172000
3000
انه يريد أن تكون الشخصية الرئيسية في الفيلم مؤداة
03:13
from the cradle to the grave by one actor.
59
175000
2000
من المهد الى اللحد عن طريق ممثل واحد.
03:15
It happened to be this guy.
60
177000
2000
وقد حدث أن يكون هذا الشخص .
03:17
We went through a process of elimination and a process of discovery
61
179000
3000
ذهبنا الى عمليات من التنقيح ، وعمليات من الاكتشاف
03:20
with David, and we ruled out, of course, swapping actors.
62
182000
3000
مع ديفيد ، واستبعدنا ، وقمنا باستبدال ممثلين .
03:23
That was one idea: that we would have different actors,
63
185000
3000
تلك كانت واحدة من الأفكار : بأنه سيكون لدينا العديد من الممثلين ،
03:26
and we would hand off from actor to actor.
64
188000
2000
وسوف نقوم بالإستبدال من ممثل الى آخر .
03:28
We even ruled out the idea of using makeup.
65
190000
2000
حتى اننا استبعدنا فكرة استخدام الماكياج.
03:30
We realized that prosthetic makeup just wouldn't hold up,
66
192000
3000
أدركنا أن الماكياج الاصطناعي لن يصمد ،
03:33
particularly in close-up.
67
195000
2000
ولا سيما عند التقريب .
03:35
And makeup is an additive process. You have to build the face up.
68
197000
3000
والماكياج هو عملية تراكمية. يجب أن تبنيه حسب الظاهر .
03:38
And David wanted to carve deeply into Brad's face
69
200000
3000
وديفيد يريد أن ينحت عميقا في وجه براد
03:41
to bring the aging to this character.
70
203000
2000
لتكريس الشيخوخة في هذه الشخصية .
03:43
He needed to be a very sympathetic character.
71
205000
2000
هو يريد أن تكون شخصية تكون ذات طابع عاطفي جدا .
03:45
So we decided to cast a series of little people
72
207000
3000
ولذلك قررنا أن نختبر مجموعة قليلة من الناس
03:48
that would play the different bodies of Benjamin
73
210000
3000
الذين سيقومون بأدوار مختلفة لبنجامين
03:51
at the different increments of his life
74
213000
2000
في مراحل حياته المختلفة
03:53
and that we would in fact create a computer-generated version of Brad's head,
75
215000
3000
وكنا في الحقيقة نود تخليق نسخة مولدة كمبيوترياً ( حاسوبياً ) لرأس براد ،
03:56
aged to appear as Benjamin,
76
218000
2000
ومسنة لتبدو مثل بنجامين ،
03:58
and attach that to the body of the real actor.
77
220000
3000
ونقوم بوصل ذلك الرأس الى جسم ممثل حقيقي .
04:01
Sounded great.
78
223000
2000
يبدو رائعاً .
04:03
Of course, this was the Holy Grail of our industry,
79
225000
3000
بالطبع ، كان هذا هو الكأس المقدس في مجال صناعتنا ،
04:06
and the fact that this guy is a global icon didn't help either,
80
228000
3000
وحقيقة كون هذا الرجل هو رمز عالمي لم يساعدنا أيضاً ،
04:09
because I'm sure if any of you ever stand in line at the grocery store,
81
231000
3000
لأنني متأكد إذا وقف أحد منكم في طابور في أحد المتاجر
04:12
you know -- we see his face constantly.
82
234000
3000
كما تعلمون ، فإنه سيرى وجهه باستمرار .
04:15
So there really was no tolerable margin of error.
83
237000
2000
لذلك فإنه ليس هناك فعلياً أي هامش محتمل للخطأ .
04:17
There were two studios involved: Warner Brothers and Paramount.
84
239000
3000
كان هناك اثنين من الاستوديوهات المعنية : وارنر براذرز- وباراماونت.
04:20
And they both believed this would make an amazing film, of course,
85
242000
3000
وكلاهما يعتقد بان هذا سيكون فيلماً مدهشاً ، بالطبع ،
04:23
but it was a very high-risk proposition.
86
245000
3000
لكن هذا الإفتراض كان ذو خطورة بالغة للغاية .
04:26
There was lots of money and reputations at stake.
87
248000
3000
كان هناك الكثير من المال والسمعة على المحك.
04:29
But we believed that we had a very solid methodology
88
251000
3000
وكنا نعتقد أن لدينا منهجية صلبة للغاية
04:32
that might work ...
89
254000
3000
التي رب ...ربما ستعمل..
04:35
But despite our verbal assurances,
90
257000
3000
ولكن على الرغم من تأكيداتنا الشفهية لهم،
04:38
they wanted some proof.
91
260000
2000
إلا انهم يريدون بعض الادلة.
04:40
And so, in 2004, they commissioned us to do a screen test of Benjamin.
92
262000
3000
وهكذا ، في عام 2004 ، كانوا قد كلفونا بأن نفعل اختبار الشاشة لبنيامين.
04:43
And we did it in about five weeks.
93
265000
3000
وفعلنا ذلك في حوالى خمسة اسابيع.
04:46
But we used lots of cheats and shortcuts.
94
268000
3000
ولكن قمنا بعمل الكثير من الغش والاختصارات.
04:49
We basically put something together to get through the meeting.
95
271000
3000
بصراحة وضعنا أي شيء فقط للحصول على ما نريد من خلال الاجتماع.
04:52
I'll roll that for you now. This was the first test for Benjamin Button.
96
274000
3000
أنا سأريكم ما هو الآن. كان هذا أول اختبار لبنجامين باتون.
04:55
And in here, you can see, that's a computer-generated head --
97
277000
3000
وهنا ، يمكنك أن تروا ، هذا تخليق للرأس عن طريق الكمبيوتر .
04:58
pretty good -- attached to the body of an actor.
98
280000
3000
انها جيدة للغاية . تم وصل الرأس على جسم ممثل آخر .
05:01
And it worked. And it gave the studio great relief.
99
283000
3000
وقد نجحنا . ذلك أعطى الاستوديو شعور كبير بالارتياح .
05:04
After many years of starts and stops on this project,
100
286000
3000
بعد سنوات عديدة من العمل والتوقف في هذا المشروع ،
05:07
and making that tough decision,
101
289000
3000
واتخاذ ذلك القرار الصعب ،
05:10
they finally decided to greenlight the movie.
102
292000
3000
قرروا أخيراً إعطاء الضوء الأخضر للفيلم .
05:13
And I can remember, actually, when I got the phone call to congratulate us,
103
295000
3000
وأستطيع أن أتذكر ، في الواقع ، عندما تلقيت مكالمة هاتفية لتهنئتي ،
05:16
to say the movie was a go,
104
298000
2000
ليخبروني بأن الفيلم موافق عليه ،
05:18
I actually threw up.
105
300000
2000
كنت في الحقيقة قد تقيأت.
05:20
(Laughter)
106
302000
2000
(ضحك)
05:22
You know, this is some tough stuff.
107
304000
2000
وأنتم تعرفون ،هذه بعض من الاشياء الصعبة.
05:24
So we started to have early team meetings,
108
306000
3000
بدأنا في عقد اجتماعات مبكرة لفريق العمل ،
05:27
and we got everybody together,
109
309000
2000
وأحضرنا الجميع معا ،
05:29
and it was really more like therapy in the beginning,
110
311000
3000
وكان حقا أشبه بالعلاج في البداية ،
05:32
convincing each other and reassuring each other that we could actually undertake this.
111
314000
3000
إقناع بعضنا البعض وطمأنة بعضنا البعض أننا في الواقع يمكننا القيام بذلك .
05:35
We had to hold up an hour of a movie with a character.
112
317000
3000
كان علينا أن نكرس ساعة من الفيلم للشخصية .
05:38
And it's not a special effects film; it has to be a man.
113
320000
3000
وهذا ليس فيلماً بمؤثرات خاصة ، بل يجب أن يكون الممثل رجلاً .
05:41
We really felt like we were in a -- kind of a 12-step program.
114
323000
3000
شعرنا كأننا في نوع --من برنامج مكون من 12 خطوة .
05:44
And of course, the first step is: admit you've got a problem. (Laughter)
115
326000
3000
وبالطبع ، فإن الخطوة الأولى هي :الإعتراف بأن لدينا مشكلة.
05:48
So we had a big problem:
116
330000
2000
لذلك كان لدينا مشكلة كبيرة.
05:50
we didn't know how we were going to do this.
117
332000
3000
لم نكن نعرف كيف كنا سنقوم بذلك .
05:53
But we did know one thing.
118
335000
2000
ولكننا نعرف شيئاً واحداً .
05:55
Being from the visual effects industry,
119
337000
3000
كوننا في مجال صناعة المؤثرات البصرية ،
05:58
we, with David, believed that we now had enough time,
120
340000
3000
ونحن ، مع ديفيد ، نعتقد بأن لدينا الآن ما يكفي من الوقت ،
06:01
enough resources, and, God, we hoped we had enough money.
121
343000
3000
ما يكفي من الموارد، و،إلهي، نأمل بأن يكون لدينا ما يكفي من المال.
06:04
And we had enough passion to will the processes and technology into existence.
122
346000
5000
وكان لدينا ما يكفي من الشغف لإخراج العمليات التقنية إلى حيز الوجود.
06:09
So, when you're faced with something like that,
123
351000
2000
لذلك ، عندما يواجهك شيء من هذا القبيل ،
06:11
of course you've got to break it down.
124
353000
2000
بطبيعة الحال ستقوم بتجزأته.
06:13
You take the big problem and you break it down into smaller pieces
125
355000
2000
تأخذ المشكلة الكبيرة وتبدأ بتجزأتها نزولا إلى أجزاء أصغر
06:15
and you start to attack that.
126
357000
1000
وتبدأ في الهجوم عليها .
06:16
So we had three main areas that we had to focus on.
127
358000
2000
لذلك كان لدينا ثلاثة مجالات رئيسية نقوم بالتركيز عليها .
06:18
We needed to make Brad look a lot older --
128
360000
2000
كنا في حاجة لجعل براد أكبر بكثير من عمره .
06:20
needed to age him 45 years or so.
129
362000
2000
كنا في حاجة الى زيادة عمره الى 45 عاما أو نحو ذلك.
06:22
And we also needed to make sure that we could take Brad's idiosyncrasies,
130
364000
6000
ونحن بحاجة أيضا إلى التأكد من أننا يمكن أن نأخذ الصورة الطبيعية ل براد ،
06:28
his little tics, the little subtleties that make him who he is
131
370000
2000
مثل حركات وجهه الصغيرة دهاؤه حذاقته ذكائه مكره لطفه ،السجايا التي تميزه
06:30
and have that translate through our process
132
372000
2000
وترجمة كل ذلك من خلال عمليات متوالية
06:32
so that it appears in Benjamin on the screen.
133
374000
3000
بحيث يظهر هو نفسه بنجامين على الشاشة.
06:35
And we also needed to create a character
134
377000
2000
ونحن كنا بحاجة أيضا إلى خلق شخصية
06:37
that could hold up under, really, all conditions.
135
379000
3000
تستطيع أن تصمد تحت ، حقا ، جميع الظروف.
06:40
He needed to be able to walk in broad daylight,
136
382000
2000
أن يكون قادرا على السير في وضح النهار ،
06:42
at nighttime, under candlelight,
137
384000
3000
في الليل ، تحت ضوء الشموع ،
06:45
he had to hold an extreme close-up,
138
387000
2000
يجب أن يكون قادراً على مواجهة مسافات قريبة جدا عند ألتصوير ،
06:47
he had to deliver dialogue,
139
389000
1000
وعليه أن يكون قادراً على إيصال الحوار ،
06:48
he had to be able to run, he had to be able to sweat,
140
390000
2000
عليه أن يكون قادرا على الجري والركض ،عليه أن يكون قادرا على التعرق ،
06:50
he had to be able to take a bath, to cry,
141
392000
2000
عليه أن يكون قادراً على إستعمال المرحاض ، البكاء ،
06:52
he even had to throw up.
142
394000
1000
حتى انه يكون قادراً على التقيؤ.
06:53
Not all at the same time --
143
395000
1000
ليس كل شيء في نفس الوقت.
06:54
but he had to, you know, do all of those things.
144
396000
2000
ولكن يجب علينا ، كما تعلمون ، أن نقوم بعمل كل تلك الأشياء.
06:56
And the work had to hold up for almost the first hour of the movie.
145
398000
3000
وهذا العمل يجب أن يصمد على الأقل لقرابة الساعة الأولى من الفيلم.
06:59
We did about 325 shots.
146
401000
2000
لقد أخذنا نحو 325 لقطة .
07:01
So we needed a system that would allow Benjamin
147
403000
3000
كنا بحاجة إلى نظام يسمح لبنجامن بأن يقوم
07:04
to do everything a human being can do.
148
406000
3000
بعمل أي شيء الإنسان البشري قادر على القيام به .
07:07
And we realized that there was a giant chasm
149
409000
3000
وأدركنا أن هناك هوة كبيرة
07:10
between the state of the art of technology in 2004
150
412000
3000
بين قمة التطور التكنلوجي في عام 2004
07:13
and where we needed it to be.
151
415000
2000
وبين ما نطمح له أن يكون .
07:15
So we focused on motion capture.
152
417000
3000
لذلك ركزنا على التقاط الحركة.
07:18
I'm sure many of you have seen motion capture.
153
420000
2000
أنا متأكد من أن العديد منكم قد رأى التقاط الحركة.
07:20
The state of the art at the time
154
422000
2000
قمة التطور في ذلك الوقت
07:22
was something called marker-based motion capture.
155
424000
2000
كان شيئا اسمه العلامات العاكسة لإلتقاط الحركة .
07:24
I'll give you an example here.
156
426000
1000
سأعطيكم مثالا هنا .
07:25
It's basically the idea of, you wear a leotard,
157
427000
2000
انها في الاساس قائمة على فكرة ، أن تلبس قميصا ،
07:27
and they put some reflective markers on your body,
158
429000
2000
ووضع بعض العلامات العاكسة على جسمك ،
07:29
and instead of using cameras,
159
431000
2000
وبدلا من استخدام الكاميرات ،
07:31
there're infrared sensors around a volume,
160
433000
2000
هناك أجهزة استشعار بالأشعة تحت الحمراء حول وحدة التخزين ،
07:33
and those infrared sensors track the three-dimensional position
161
435000
2000
وأجهزة استشعار بالأشعة تحت الحمراء تلك تتتبع المواقع الثلاثية للأبعاد
07:35
of those markers in real time.
162
437000
2000
لتلك العلامات في الوقت الحقيقي .
07:37
And then animators can take the data of the motion of those markers
163
439000
3000
ومن ثم المتخصص في الرسوم المتحركة يمكن أن يأخذ البيانات الصادرة عن الحركة من تلك العلامات
07:40
and apply them to a computer-generated character.
164
442000
2000
وتطبيقهم على الحاسوب التوليدي للشخصية .
07:42
You can see the computer characters on the right
165
444000
3000
تستطيع أن ترى في الشخصية الكمبيوترية على اليمين
07:45
are having the same complex motion as the dancers.
166
447000
3000
عندهم نفس الحركات التركبية مثل الراقصين .
07:48
But we also looked at numbers of other films at the time
167
450000
2000
لكننا أيضا نظرنا في عدد من الأفلام الأخرى في ذلك الوقت
07:50
that were using facial marker tracking,
168
452000
2000
الذين كانوا يستخدمون علامات على الوجه ،
07:52
and that's the idea of putting markers on the human face
169
454000
2000
وهي فكرة وضع علامات على وجه الإنسان
07:54
and doing the same process.
170
456000
1000
والقيام بنفس العملية.
07:55
And as you can see, it gives you a pretty crappy performance.
171
457000
4000
وكما ترون فأنه يعطي أداءاً سيئاً للغاية.
07:59
That's not terribly compelling.
172
461000
3000
هذا ليس مقنعاً بشكل تام .
08:02
And what we realized
173
464000
2000
وكان ما لاحظناه
08:04
was that what we needed
174
466000
1000
هو كل ما نحتاجه
08:05
was the information that was going on between the markers.
175
467000
2000
ألا هو تلك المعلومات التي كانت بين العلامات.
08:07
We needed the subtleties of the skin.
176
469000
3000
نحن في حاجة الى تقاسيم الجلد.
08:10
We needed to see skin moving over muscle moving over bone.
177
472000
3000
كنا بحاجة لرؤية الجلد يتحرك عبر تحريك العضلات على العظم.
08:13
We needed creases and dimples and wrinkles and all of those things.
178
475000
2000
نحن في حاجة الى رؤية الطويات الغمازات والتجاعيد وجميع هذه الأمور.
08:15
Our first revelation was to completely abort and walk away from
179
477000
3000
الهامنا الأولي هو الإجهاض التام والابتعاد عن
08:18
the technology of the day, the status quo, the state of the art.
180
480000
3000
تكنولوجيا اليوم ، وعن الوضع الراهن ، وقمة التطور .
08:21
So we aborted using motion capture.
181
483000
3000
لذلك نحن أجهضناه باستخدام التقاط الحركة.
08:24
And we were now well out of our comfort zone,
182
486000
3000
وكنا الآن قد خرجنا من منطقة الإستجمام ،
08:27
and in uncharted territory.
183
489000
2000
الى منطقة غير معروفة .
08:29
So we were left with this idea
184
491000
3000
كنا قد ارتفعنا في هذه الفكرة
08:32
that we ended up calling "technology stew."
185
494000
3000
وانتهينا بتسميتها "حساء التكنولوجيا "."
08:35
We started to look out in other fields.
186
497000
2000
بدأنا ننظر إلى مجالات أخرى
08:37
The idea was that we were going to find
187
499000
3000
وكانت الفكرة هي أننا ذاهبون للعثور
08:40
nuggets or gems of technology
188
502000
2000
على شذرات من الأحجار الكريمة للتكنولوجيا
08:42
that come from other industries like medical imaging,
189
504000
2000
التي تأتي من الصناعات الأخرى مثل التصوير الطبي ،
08:44
the video game space,
190
506000
1000
ألعاب فيديو الفضاء ،
08:45
and re-appropriate them.
191
507000
2000
وإعادة ملاءمتهم .
08:47
And we had to create kind of a sauce.
192
509000
3000
وكان علينا خلق نوع من الصلصة.
08:50
And the sauce was code in software
193
512000
3000
وهذه الصلصة عبارة عن رموز برمجية
08:53
that we'd written to allow these disparate pieces of technology
194
515000
3000
قمنا بكتابتها للسماح لهذه الأجزاء المنفصلة من التكنولوجيا
08:56
to come together and work as one.
195
518000
2000
للعمل معا والعمل بشكل موحد .
08:58
Initially, we came across some remarkable research
196
520000
2000
في البداية ، صادفتنا بعض الأبحاث المتميزة
09:00
done by a gentleman named Dr. Paul Ekman in the early '70s.
197
522000
3000
انجزت من قبل رجل مهذب يدعى الدكتور بول إكمان في بداية السبعينات .
09:03
He believed that he could, in fact,
198
525000
3000
وكان يعتقد أنه يمكن ، في الواقع ،
09:06
catalog the human face.
199
528000
2000
اصنفت الوجه البشري
09:08
And he came up with this idea of Facial Action Coding System, or FACS.
200
530000
3000
وقد جاء بهذه الفكرة وهي نظام رموز حركات الوجه F.A.C.S
09:11
He believed that there were 70 basic poses
201
533000
3000
يعتقد " بول " ان هناك 70 من الأشكال الأساسية
09:14
or shapes of the human face,
202
536000
3000
تشكل وجه الإنسان
09:17
and that those basic poses or shapes of the face
203
539000
3000
وأنه من تلك الأشكال الأساسية التي تشكل الوجه ،
09:20
can be combined to create infinite possibilities
204
542000
3000
يمكن الجمع بينهم وإلى توفير إمكانيات لا حصر لها
09:23
of everything the human face is capable of doing.
205
545000
2000
من كل شيء الوجه البشري قادر على القيام به .
09:25
And of course, these transcend age, race, culture, gender.
206
547000
3000
وبطبيعة الحال هذه الأمور تتجاوز حدود السن ، العرق ، الثقافة ،ونوع الجنس.
09:28
So this became the foundation of our research as we went forward.
207
550000
4000
حتى أصبح هذا هو الأساس لأبحاثنا كلما اتجهنا إلى الأمام.
09:32
And then we came across some remarkable technology
208
554000
3000
ثم وصلنا الى تقاطع تكنولوجي ملحوظ للغاية
09:35
called Contour.
209
557000
1000
يسمى كونتور.
09:36
And here you can see a subject having phosphorus makeup
210
558000
3000
وهنا تستطيعون أن تروا نموذج عليه مكياج فوسفوري
09:39
stippled on her face.
211
561000
2000
منقر على وجهها.
09:41
And now what we're looking at is really creating a surface capture
212
563000
3000
والآن ما نبحث عنه هو حقا التقاط السطح الخارجي
09:44
as opposed to a marker capture.
213
566000
2000
خلافا لالتقاط العلامات .
09:46
The subject stands in front of a computer array of cameras,
214
568000
2000
النموذج يقف أمام مجموعة من كاميرات الكمبيوتر ،
09:48
and those cameras can, frame-by-frame,
215
570000
2000
ويمكن أن لتلك الكاميرات ، لقطة بعد لقطة ،
09:50
reconstruct the geometry of exactly what the subject's doing at the moment.
216
572000
3000
إعادة الهندسة الدقيقة لما يفعله النموذج الموضوع في الوقت الحالي.
09:53
So, effectively, you get 3D data in real time of the subject.
217
575000
5000
يمكنك الحصول على بيانات ثلاثية الأبعاد في الوقت الحقيقي للنموذج .
09:58
And if you look in a comparison,
218
580000
3000
وإذا نظرتم للمقارنة ،
10:01
on the left, we see what volumetric data gives us
219
583000
3000
وعلى اليسار ، نحن نرى ما هو حجم البيانات الذي يعطي لنا
10:04
and on the right you see what markers give us.
220
586000
2000
وعلى اليمين نرى ما هي العلامات التي تعطى لنا .
10:07
So, clearly, we were in a substantially better place for this.
221
589000
2000
لذلك ، من الواضح أننا كنا في وضع أفضل كثيرا لهذا الغرض.
10:09
But these were the early days of this technology,
222
591000
2000
ولكن هذه كانت الأيام الأولى لهذه التكنولوجيا ،
10:11
and it wasn't really proven yet.
223
593000
2000
وأنها ليست حقا مثبتة بعد.
10:13
We measure complexity and fidelity of data
224
595000
2000
وكان علينا أن نقيس التعقيد والدقة في البيانات
10:15
in terms of polygonal count.
225
597000
2000
من حيث عدد الأضلاع .
10:17
And so, on the left, we were seeing 100,000 polygons.
226
599000
3000
وهكذا ، على اليسار ، فأننا نرى 100،000 من الأضلاع .
10:20
We could go up into the millions of polygons.
227
602000
2000
وبإمكاننا الوصول الى الملايين من المضلعات .
10:22
It seemed to be infinite.
228
604000
2000
لتبدو كأنها لا نهائية .
10:24
This was when we had our "Aha!"
229
606000
2000
هذا يكون لدينا عندما نقول "أ ها!"
10:26
This was the breakthrough.
230
608000
1000
كان هذا هو الاختراق .
10:27
This is when we're like, "OK, we're going to be OK,
231
609000
2000
هذا هو عندما نقول "حسنا ، نحن سنكون على ما يرام ،
10:29
This is actually going to work."
232
611000
1000
وهذا هو فعلا سوف ينجح ."
10:30
And the "Aha!" was, what if we could take Brad Pitt,
233
612000
4000
و "أ ها!" هي إذاً ماذا اننا لو أخذنا براد بيت ،
10:34
and we could put Brad in this device,
234
616000
3000
ونقوم بوضع براد في هذا الجهاز
10:37
and use this Contour process,
235
619000
2000
ونقوم باستخدام عملية الكونتور ،
10:39
and we could stipple on this phosphorescent makeup
236
621000
2000
،وقمنا بالتنقير من المكياج الفسفوري
10:41
and put him under the black lights,
237
623000
1000
ووضعه تحت الاضواء السوداء ،
10:42
and we could, in fact, scan him in real time
238
624000
3000
وأن نستطيع في الحقيقة فحصه بالمسح الضوئي في زمن دقيق
10:45
performing Ekman's FACS poses.
239
627000
2000
منفذين قاعدة ايكمان لنظام رموز حركات الوجه F.A.C.S
10:47
Right? So, effectively,
240
629000
2000
حسناً ؟ إذاً ، وبكل فاعلية ،
10:49
we ended up with a 3D database
241
631000
2000
انتهينا بقاعدة بيانات ثلاثية الأبعاد
10:51
of everything Brad Pitt's face is capable of doing.
242
633000
3000
بكل شيء وجه براد بت قادر على القيام به .
10:54
(Laughter)
243
636000
2000
( ضحك )
10:56
From there, we actually carved up those faces
244
638000
3000
من هناك ، ونحن في الواقع قد نقشنا في تلك الوجوه
10:59
into smaller pieces and components of his face.
245
641000
3000
إلى قطع صغيرة ومكوناتها في داخل وجهه.
11:02
So we ended up with literally thousands and thousands and thousands of shapes,
246
644000
3000
حتى أن الأمر انتهى بنا الى الآلاف والآلاف والآلاف من الاشكال.
11:05
a complete database of all possibilities
247
647000
3000
قاعدة بيانات كاملة لجميع الاحتمالات
11:08
that his face is capable of doing.
248
650000
3000
التي يستطيع وجهه القيام بها .
11:11
Now, that's great, except we had him at age 44.
249
653000
3000
الآن ، هذا أمر عظيم ، باستثناء أنه ما زال في سن ال 44.
11:14
We need to put another 40 years on him at this point.
250
656000
3000
نحن بحاجة إلى زيادة 40 عاما أخرى إلى عمره في هذه المرحلة.
11:17
We brought in Rick Baker,
251
659000
2000
وقد احضرنا ريك بيكر ،
11:19
and Rick is one of the great makeup and special effects gurus
252
661000
2000
وريك هو أحد أعظم معلمين المؤثرات الخاصة والمكياج
11:21
of our industry.
253
663000
1000
في حقل صناعتنا .
11:22
And we also brought in a gentleman named Kazu Tsuji,
254
664000
3000
وقد احضرنا أيضاً سيداً محترماً اسمه كازو تسوجي ،
11:25
and Kazu Tsuji is one of the great photorealist sculptors of our time.
255
667000
3000
والسيد كازو تسوجى هو واحد من أعظم النحاتين للصور الحقيقية في عصرنا.
11:28
And we commissioned them to make a maquette,
256
670000
3000
وفوضناهم لعمل مجسم
11:31
or a bust, of Benjamin.
257
673000
2000
أو تمثال نصفي ، لبنيامين.
11:33
So, in the spirit of "The Great Unveiling" -- I had to do this --
258
675000
3000
ومن روح "الكشف العظيم " -- يجب أن أقوم بذلك --
11:36
I had to unveil something.
259
678000
2000
أجد نفسي مضطراً لكشف النقاب عن شيء.
11:38
So this is Ben 80.
260
680000
2000
لذلك هذا هو - بن -في الثمانين .
11:40
We created three of these:
261
682000
2000
استحدثنا ثلاثة من هؤلاء :
11:42
there's Ben 80, there's Ben 70, there's Ben 60.
262
684000
2000
هناك بن في الثمانين ،وفي السبعين ، وفي الستين .
11:44
And this really became the template for moving forward.
263
686000
3000
وهذا أصبح قالباً حقا للمضي إلى الأمام .
11:47
Now, this was made from a life cast of Brad.
264
689000
2000
الآن ، تم عمل هذا من الملامح الحية لوجه براد.
11:49
So, in fact, anatomically, it is correct.
265
691000
3000
في الواقع ، تشريحيا ، فهذا صحيح.
11:52
The eyes, the jaw, the teeth:
266
694000
3000
العيون ، والفك ، والأسنان...
11:55
everything is in perfect alignment with what the real guy has.
267
697000
3000
كل شيء في محاذاة الكمال مع مواصفات الرجل الحقيقي .
11:58
We have these maquettes scanned into the computer
268
700000
2000
لدينا هذه المجسمات الممسوحة ضوئيا إلى الكمبيوتر
12:00
at very high resolution --
269
702000
2000
على درجة عالية من تفاصيل الصورة .
12:02
enormous polygonal count.
270
704000
2000
عدد هائل متعدد الأضلاع.
12:04
And so now we had three age increments of Benjamin
271
706000
4000
وحتى الآن كان لدينا ثلاث مراحل العمر من بنيامين
12:08
in the computer.
272
710000
2000
في الكمبيوتر .
12:10
But we needed to get a database of him doing more than that.
273
712000
3000
ولكن نحن في حاجة للحصول على قاعدة بيانات له لعمل أكثر من ذلك.
12:13
We went through this process, then, called retargeting.
274
715000
3000
ذهبنا من خلال هذه العملية ، بعد ذلك ، سميناها إعادة الإستهداف .
12:16
This is Brad doing one of the Ekman FACS poses.
275
718000
2000
هذا هو براد يقوم بإحدى أشكال إيكمان .
12:18
And here's the resulting data that comes from that,
276
720000
3000
وهذه هي البيانات الناتجة التي تأتي من ذلك ،
12:21
the model that comes from that.
277
723000
2000
النموذج الذي يأتي من ذلك .
12:23
Retargeting is the process of transposing that data
278
725000
3000
وإعادة الإستهداف هو عملية نقل البيانات
12:26
onto another model.
279
728000
2000
إلى نموذج آخر.
12:28
And because the life cast, or the bust -- the maquette -- of Benjamin
280
730000
3000
ولأن ، التمثال -- المجسم -- لبنيامين
12:31
was made from Brad,
281
733000
2000
كان مصنوعاً من ملامح براد ،
12:33
we could transpose the data of Brad at 44
282
735000
3000
فأنه يمكننا نقل البيانات من براد في 44
12:36
onto Brad at 87.
283
738000
2000
الى براد 87.
12:38
So now, we had a 3D database of everything Brad Pitt's face can do
284
740000
3000
والآن فأنه لدينا قاعدة من بيانات ثلاثية الأبعاد في كل شيء يستطيع وجه براد بيت فعله
12:41
at age 87, in his 70s and in his 60s.
285
743000
4000
في الثمانية والسبعين في سن السبعينات في الستينات .
12:45
Next we had to go into the shooting process.
286
747000
3000
بعد ذلك كان علينا أن ندخل في عملية التصوير .
12:48
So while all that's going on,
287
750000
1000
في حين أن كل ذلك كان يحدث ،
12:49
we're down in New Orleans and locations around the world.
288
751000
2000
كنا في نيو أورليانز ومواقع في حول أنحاء العالم.
12:51
And we shot our body actors,
289
753000
2000
وكنا نقوم بتصوير أجسام الممثلين
12:53
and we shot them wearing blue hoods.
290
755000
2000
نقوم بتصويرهم وهم يلبسون القبعات الزرقاء .
12:55
So these are the gentleman who played Benjamin.
291
757000
2000
لذلك فإن هذا السيد يمثل بنيامين.
12:57
And the blue hoods helped us with two things:
292
759000
2000
والأغطية الزرقاء ساعدتنا مع أمرين :
12:59
one, we could easily erase their heads;
293
761000
2000
الأول ، فإنه بسهولة يمكننا إزالة رؤوسهم ،
13:01
and we also put tracking markers on their heads
294
763000
2000
ووضع علامات على رؤوسهم
13:03
so we could recreate the camera motion
295
765000
2000
حتى نتمكن من إعادة حركة الكاميرا
13:05
and the lens optics from the set.
296
767000
2000
ومن مجموعة العدسات البصرية .
13:07
But now we needed to get Brad's performance to drive our virtual Benjamin.
297
769000
3000
ولكننا الآن في حاجة الى براد لأداء دور بنيامين الظاهري.
13:10
And so we edited the footage that was shot on location
298
772000
2000
لذلك قمنا بتحرير اللقطات التي أخذت في الموقع
13:12
with the rest of the cast and the body actors
299
774000
3000
مع بقية طاقم الممثلين
13:15
and about six months later
300
777000
2000
وبعد حوالي ستة أشهر
13:17
we brought Brad onto a sound stage in Los Angeles
301
779000
3000
احضرنا براد إلى منصة الصوت في لوس انجليس
13:20
and he watched on the screen.
302
782000
3000
وشاهد على الشاشة
13:23
His job, then, was to become Benjamin.
303
785000
2000
ووظيفته كانت أن يصبح بنيامين .
13:25
And so we looped the scenes.
304
787000
1000
وقمنا بإعادة المشاهد .
13:26
He watched again and again.
305
788000
1000
مرارا وتكرارا.
13:27
We encouraged him to improvise.
306
789000
2000
وقمنا بتشجيعه على الارتجال.
13:29
And he took Benjamin into interesting and unusual places
307
791000
3000
وقام بدور بنيامين في أماكن مثيرة للاهتمام وغير عادية
13:32
that we didn't think he was going to go.
308
794000
2000
في حين اننا لم نكن نعتقد انه سيقوم بها .
13:34
We shot him with four HD cameras
309
796000
2000
قمنا بتصويره في أربع كاميرات بتقنية HD
13:36
so we'd get multiple views of him
310
798000
1000
حتى نستطيع أن نحصل على مشاهد متعددة
13:37
and then David would choose the take of Brad being Benjamin
311
799000
3000
ومن ثم سيختار ديفيد الأدوار ل براد في دور بنيامين
13:40
that he thought best matched the footage
312
802000
3000
التي يعتقد انها أفضل اللقطات المناسبة
13:43
with the rest of the cast.
313
805000
1000
مع بقية طاقم الممثلين .
13:44
From there we went into a process called image analysis.
314
806000
3000
ومن هناك ذهبنا إلى عملية تسمى تحليل الصور
13:47
And so here, you can see again, the chosen take.
315
809000
3000
يمكنك ان ترى مرة أخرى ، الإختيارات .
13:50
And you are seeing, now, that data being transposed on to Ben 87.
316
812000
3000
ونحن نرى ، الآن ، أن البيانات التي تم نقلها إلى بنجامين ال 87.
13:53
And so, what's interesting about this is
317
815000
3000
وما هو مثير للاهتمام حول هذا
13:56
we used something called image analysis,
318
818000
2000
هو استخدامنا ما يسمى بعملية تحليل الصور ،
13:58
which is taking timings from different components of Benjamin's face.
319
820000
3000
التي أخذت من تواقيت مختلفة لمكونات وجه بنيامين .
14:01
And so we could choose, say, his left eyebrow.
320
823000
3000
لنستطيع الإختيار ، لنقل ، حاجبه الايسر.
14:04
And the software would tell us that, well,
321
826000
2000
والبرنامج من شأنه أن يخبرنا لنا أنه ، أيضا ،
14:06
in frame 14 the left eyebrow begins to move from here to here,
322
828000
2000
في اللحظة 14 حاجب العين اليسرى يبدأ التحرك من هنا إلى هنا ،
14:08
and it concludes moving in frame 32.
323
830000
2000
وأنها انتهت من التحرك في لقطة 32.
14:10
And so we could choose numbers of positions on the face
324
832000
2000
وحتى نتمكن من اختيار عدد من الأماكن على الوجه
14:12
to pull that data from.
325
834000
2000
لأخذ تلك البيانات منها.
14:14
And then, the sauce I talked about with our technology stew --
326
836000
2000
ومن ثم ، الصلصة التي تحدثت عنها سابقاً حساء التكنولوجيا ،
14:16
that secret sauce was, effectively, software that allowed us to
327
838000
3000
والخلطة السرية التي كانت ، على نحو فعال ، والبرمجيات التي سمحت لنا
14:19
match the performance footage of Brad
328
841000
3000
بمطابقة اللقطات المؤداة من براد
14:22
in live action with our database of aged Benjamin,
329
844000
4000
بحركات حية مع قاعدة بيانات بنيامين المسن ،
14:26
the FACS shapes that we had.
330
848000
2000
ونظام FACS للأشكال الذي كان لدينا.
14:28
On a frame-by-frame basis,
331
850000
3000
على أساس اللقطة بعد الأخرى ،
14:31
we could actually reconstruct a 3D head
332
853000
3000
فإنه يمكننا في الواقع إعادة بناء رأس ثلاثي الأبعاد
14:34
that exactly matched the performance of Brad.
333
856000
3000
مطابقاً تماما لأداء براد .
14:37
So this was how the finished shot appeared in the film.
334
859000
3000
لذلك هنا كيف ظهر ألتصوير النهائي في الفيلم.
14:40
And here you can see the body actor.
335
862000
2000
وهنا تستطيع أن ترى جسد الممثل .
14:42
And then this is what we called the "dead head," no reference to Jerry Garcia.
336
864000
3000
ثم هذا ما اسميناه بالرأس الميت ، مع الإعتذار إلى جيري غارسيا.
14:45
And then here's the reconstructed performance
337
867000
3000
وبعد ذلك هنا إعادة بناء الأداء
14:48
now with the timings of the performance.
338
870000
3000
الآن مع التوقيت للأداء .
14:51
And then, again, the final shot.
339
873000
2000
ومن ثم ، مرة أخرى ،ألتصوير النهائي.
14:54
It was a long process.
340
876000
2000
انها عملية طويلة.
14:56
(Applause)
341
878000
3000
(تصفيق).
15:07
The next section here, I'm going to just blast through this,
342
889000
2000
المقطع التالي هنا ، سأمر مروراً سريعاً ،
15:09
because we could do a whole TEDTalk on the next several slides.
343
891000
4000
بسبب أنه بإمكاننا أن نقوم ب- TEDTalk على عدة أجزاء لاحقاً .
15:13
We had to create a lighting system.
344
895000
3000
كان يجب علينا إنشاء نظام للإضاءة.
15:16
So really, a big part of our processes was creating a lighting environment
345
898000
3000
فإن جزءا كبيرا من عملياتنا كان عبارة عن خلق بيئة للإضاءة
15:19
for every single location that Benjamin had to appear
346
901000
2000
في كل موقع كان على بنيامين أن يظهر فيه
15:21
so that we could put Ben's head into any scene
347
903000
3000
حتى نتمكن من وضع رأس بنيامين في أي مشهد
15:24
and it would exactly match the lighting that's on the other actors
348
906000
3000
وأن تتطابق تماما مع أي إضاءة مع أي ممثل آخر
15:27
in the real world.
349
909000
1000
في العالم الحقيقي.
15:28
We also had to create an eye system.
350
910000
3000
كان علينا أيضاً إنشاء نظام العين.
15:31
We found the old adage, you know,
351
913000
2000
وجدنا في القول المأثور القديم ، كما تعلمون ،
15:33
"The eyes are the window to the soul,"
352
915000
2000
إن العين هي نافذة الروح ،"
15:35
absolutely true.
353
917000
1000
صحيح تماما.
15:36
So the key here was to keep everybody looking in Ben's eyes.
354
918000
2000
المفتاح كان هنا هو إبقاء الجميع للنظر في عيون بنيامين .
15:38
And if you could feel the warmth, and feel the humanity,
355
920000
2000
وإذا ما كنت قد تستطيع أن تشعر بالدفء ، وتشعر بالإنسانية ،
15:40
and feel his intent coming through the eyes,
356
922000
3000
وتشعر ب- نيته القادمة من خلال العيون ،
15:43
then we would succeed.
357
925000
1000
عندئذ سوف ننجح .
15:44
So we had one person focused on the eye system
358
926000
3000
لذلك كان لدينا شخص واحد ركز على نظام العين
15:47
for almost two full years.
359
929000
2000
لمدة عامين تقريبا بالكامل.
15:49
We also had to create a mouth system.
360
931000
2000
وكان علينا خلق نظام الفم.
15:51
We worked from dental molds of Brad.
361
933000
2000
وعملنا على قوالب الأسنان ل براد .
15:53
We had to age the teeth over time.
362
935000
2000
كان علينا أن نسن الأسنان مع مرور الوقت.
15:55
We also had to create an articulating tongue that allowed him to enunciate his words.
363
937000
3000
وكان علينا خلق لسان يلفظ بسلاسة يسمح له بالتعبير عن كلماته.
15:58
There was a whole system written in software to articulate the tongue.
364
940000
2000
كان هناك نظام كامل مكتوب في برنامج لتوضيح لفظ اللسان.
16:00
We had one person devoted to the tongue for about nine months.
365
942000
2000
كان لدينا شخص واحد مكرس لعمل اللسان لنحو تسعة أشهر.
16:02
He was very popular.
366
944000
2000
وكان يمتاز بالشعبية .
16:04
Skin displacement: another big deal.
367
946000
3000
ازاحة الجلد : مسألة مهمة أخرى .
16:07
The skin had to be absolutely accurate.
368
949000
2000
كان لا بد من توخي الدقة في موضوع الجلد على الاطلاق ،
16:09
He's also in an old age home, he's in a nursing home
369
951000
3000
وانه أيضا في منزل قديم ، وانه في دار رعاية المسنين
16:12
around other old people,
370
954000
2000
حول مسنين آخرين ،
16:14
so he had to look exactly the same as the others.
371
956000
2000
لذلك كان عليه أن يشبه بالضبط الآخرين.
16:16
So, lots of work on skin deformation,
372
958000
1000
لذلك ، الكثير من العمل على تشويه البشرة ،
16:17
you can see in some of these cases it works,
373
959000
1000
يمكنك ان ترى في بعض هذه الحالات أنها تعمل ،
16:18
in some cases it looks bad.
374
960000
1000
في بعض الحالات يبدو سيئا ،
16:19
This is a very, very, very early test in our process.
375
961000
2000
وهذا هو ، في وقت إختبار مبكر جداً جداً في عمليتنا.
16:21
So, effectively we created a digital puppet
376
963000
3000
لذلك ، على نحو فعال أنشأنا دمية براد بيت الرقمية
16:24
that Brad Pitt could operate with his own face.
377
966000
3000
التي يمكن أن تعمل على وجهه.
16:27
There were no animators necessary to come in and interpret behavior
378
969000
4000
لم يكن هناك ضرورة لعمل رسوم متحركة لتفسير سلوكه
16:31
or enhance his performance.
379
973000
2000
أو تحسين ادائه .
16:33
There was something that we encountered, though,
380
975000
3000
لكن كان هناك شيئاً قد واجهنا على نحوٍ ما ،
16:36
that we ended up calling "the digital Botox effect."
381
978000
3000
وقد اطلقنا عليه إسم "مؤثرات البوتوكس الرقمية. "
16:39
So, as things went through this process,
382
981000
3000
لذلك ، رغم ان الامور سارت من خلال هذه العملية ،
16:42
Fincher would always say, "It sandblasts the edges off of the performance."
383
984000
3000
لذلك فأن فنشر يقول بأنها "عاصفة في قمة الأداء ."
16:45
And thing our process and the technology couldn't do,
384
987000
3000
وشيء واحد عملياتنا والتكنلوجيا لم تكن قادرة على القيام به
16:48
is they couldn't understand intent,
385
990000
3000
لم تكن قادرة على فهم النية أو القصد ،
16:51
the intent of the actor.
386
993000
2000
نوايا الممثل .
16:53
So it sees a smile as a smile.
387
995000
2000
لذلك فإنك ترى الإبتسامة هي إبتسامة .
16:55
It doesn't recognize an ironic smile, or a happy smile,
388
997000
3000
ولا فرق بين ابتسامة ساخرة ، أو ابتسامة سعيدة ،
16:58
or a frustrated smile.
389
1000000
1000
أو إبتسامة محبطة .
16:59
So it did take humans to kind of push it one way or another.
390
1001000
3000
لذلك فأن الإنسان مجبر على التكيف معها على نحوٍ ما .
17:02
But we ended up calling the entire process
391
1004000
3000
لكن الأمر انتهى باطلاق إسم على العملية برمتها
17:05
and all the technology "emotion capture,"
392
1007000
2000
وكل التكنولوجيا إسم " التقاط المشاعر والإنفعالات" .
17:07
as opposed to just motion capture.
393
1009000
1000
بدلاً من التقاط الحركة .
17:08
Take another look.
394
1010000
2000
خذوا نظرة أخرى .
17:11
Brad Pitt: Well, I heard momma and Tizzy whisper,
395
1013000
2000
جواب : سمعت أمي وتيزي يتهامسن ،
17:13
and they said I was gonna die soon,
396
1015000
2000
وقلن بأني سأموت قريبا.
17:15
but ... maybe not.
397
1017000
2000
ولكن... ربما لا .
17:37
EU: That's how to create a digital human in 18 minutes.
398
1039000
3000
اد Ulbrich : هذا هو كيفية خلق الإنسان الرقمي في 18 دقيقة.
17:40
(Applause)
399
1042000
3000
( تصفيق )
17:48
A couple of quick factoids;
400
1050000
2000
اثنتين من الحقائق المبهمة بشكل سريع .
17:50
it really took 155 people over two years,
401
1052000
4000
انه حقا استغرق 155 شخصا على مدى عامين ،
17:54
and we didn't even talk about 60 hairstyles and an all-digital haircut.
402
1056000
4000
ونحن حتى لم نتحدث عن 60 قصة شعر وكل قصات الشعر الرقمية .
17:58
But, that is Benjamin. Thank you.
403
1060000
3000
ولكن ذلك هو بنجامين شكراً لكم .
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