ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Ed Ulbrich | Speaker | TED.com
TED2009

Ed Ulbrich: How Benjamin Button got his face

Com'è nato il viso di Benjamin Button? Ce lo spiega Ed Ulbrich

Filmed:
1,080,448 views

Ed Ulbrich, guru degli effetti speciali di Digital Domain, ci descrive la tecnologia da premio Oscar che ha permesso al suo team di creare la versione digitale del viso di Bratt Pitt, ringiovanito e invecchiato, per "Lo strano caso di Benjamin Button".
- 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

Double-click the English transcript below to play the video.

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I'm here todayoggi representingche rappresentano a teamsquadra of artistsartisti and technologiststecnologi and filmmakersregisti
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Oggi io qui rappresento un gruppo di artisti, esperti in tecnologia e cineasti
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that workedlavorato togetherinsieme on a remarkablenotevole filmfilm projectprogetto for the last fourquattro yearsanni.
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che hanno collaborato negli ultimi quattro anni all'eccezionale produzione di un film.
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And alonglungo the way they createdcreato a breakthroughsfondamento in computercomputer visualizationvisualizzazione.
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4000
E nel farlo hanno segnato grandi conquiste nella computer visualization.
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So I want to showmostrare you a clipclip of the filmfilm now.
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Ora voglio mostrarvi una clip del film.
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HopefullySi spera it won'tnon lo farà stutterbalbuzie.
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Speriamo che non balbetti.
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And if we did our jobslavori well, you won'tnon lo farà know that we were even involvedcoinvolti.
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Se abbiamo lavorato bene, non vi accorgerete nemmeno che c'eravamo di mezzo noi.
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VoiceVoce (VideoVideo): I don't know how it's possiblepossibile ...
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Film: Non so come sia possibile...
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but you seemsembrare to have more haircapelli.
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ma tu adesso hai più capelli.
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BradBrad PittPitt: What if I told you that I wasn'tnon era gettingottenere olderpiù vecchio ...
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Benjamin Button: E se io le dicessi che di anno in anno
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but I was gettingottenere youngerminore than everybodytutti elsealtro?
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divento sempre più giovane?
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I was bornNato with some formmodulo of diseasemalattia.
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Sono nato con una sorta di malattia.
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VoiceVoce: What kindgenere of diseasemalattia?
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Voce: Che sorta di malattia?
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BPBP: I was bornNato oldvecchio.
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BB: Sono nato vecchio.
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Man: I'm sorry.
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Un uomo: Mi dispiace.
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BPBP: No need to be. There's nothing wrongsbagliato with oldvecchio ageetà.
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BB: Non è il caso. Non è così male la vecchiaia.
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GirlRagazza: Are you sickmalato?
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Ragazza: Sei malato?
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BPBP: I heardsentito mommaMomma and TizzyTizzy whispersussurro,
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BB: La mamma e Tizzy bisbigliando dicevano
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and they said I was gonna diemorire soonpresto.
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che sarei morto presto ma...
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But ... maybe not.
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può darsi di no.
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GirlRagazza: You're differentdiverso than anybodynessuno I've ever metincontrato.
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Ragazza: Sei diverso da tutti quelli che ho conosciuto.
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BBBB: There were manymolti changesi cambiamenti ...
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BB: Ci furono molti cambiamenti...
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some you could see, some you couldn'tnon poteva.
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alcuni che si potevano vedere, altri no.
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HairCapelli startediniziato growingin crescita in all sortstipi of placesposti,
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Mi erano cominciati a crescere dei peli in diversi posti,
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alonglungo with other things.
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assieme ad altre cose...
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I feltprovato prettybella good, consideringconsiderando.
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Mi sentivo abbastanza bene, tutto sommato.
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EdEd UlbrichUlbrich: That was a clipclip from "The CuriousCurioso CaseCaso of BenjaminBenjamin ButtonPulsante."
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Ed Ulbrich: Questa era una clip da "Lo strano caso di Benjamin Button."
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ManyMolti of you, maybe you've seenvisto it or you've heardsentito of the storystoria,
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Molti di voi l'avranno visto o conosceranno la storia,
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but what you mightpotrebbe not know
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ma quello che potreste non sapere
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is that for nearlyquasi the first hourora of the filmfilm,
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è che in quasi tutta la prima ora del film
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the mainprincipale charactercarattere, BenjaminBenjamin ButtonPulsante, who'schi è playedgiocato by BradBrad PittPitt,
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il personaggio principale, Benjamin Button, interpretato da Brad Pitt,
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is completelycompletamente computer-generatedgenerato da calcolatore from the neckcollo up.
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dal collo in su è tutto generato al computer.
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Now, there's no use of prostheticprotesica makeuptrucco
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Ora, non si tratta di protesi
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or photographyfotografia of BradBrad superimposedsovrapposti over anotherun altro actor'sdell'attore bodycorpo.
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o della testa di Brad fotografata e sovrapposta al corpo di un altro attore.
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We'veAbbiamo createdcreato a completelycompletamente digitaldigitale humanumano headcapo.
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Abbiamo creato una testa totalmente digitale.
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So I'd like to startinizio with a little bitpo of historystoria on the projectprogetto.
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Per questo vorrei raccontarvi la storia del progetto.
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This is basedbasato on an F. ScottScott FitzgeraldFitzgerald shortcorto storystoria.
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È basato su un racconto di F. Scott Fitzgerald
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It's about a man who'schi è bornNato oldvecchio and livesvite his life in reverseinverso.
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e riguarda un uomo che nasce vecchio e poi vive la sua vita a ritroso.
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Now, this moviefilm has floatedha galleggiato around HollywoodHollywood
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Questo film ha vagato per Hollywood
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for well over halfmetà a centurysecolo,
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per più di cinquant'anni
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and we first got involvedcoinvolti with the projectprogetto in the earlypresto '90s,
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e noi ci siamo occupati del progetto all'inizio degli anni '90
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with RonRon HowardHoward as the directordirettore.
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con Ron Howard come regista.
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We tookha preso a lot of meetingsincontri and we seriouslysul serio consideredconsiderato it.
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Abbiamo fatto un sacco di riunioni e valutato il progetto a fondo,
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But at the time we had to throwgettare in the towelasciugamano.
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ma a quell'epoca dovemmo gettare la spugna:
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It was deemedritenuto impossibleimpossibile.
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era giudicato impossibile,
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It was beyondal di là the technologytecnologia of the day to depictraffigurano a man aginginvecchiamento backwardsindietro.
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raffigurare un uomo che torna indietro con gli anni era oltre la tecnologia dell'epoca.
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The humanumano formmodulo, in particularparticolare the humanumano headcapo,
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In particolare, la forma umana, soprattutto quella della testa,
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has been consideredconsiderato the HolySanto GrailGraal of our industryindustria.
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era considerata il Santo Graal della nostra industria.
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The projectprogetto cameè venuto back to us about a decadedecennio laterdopo,
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Il progetto ci è ritornato circa dieci anni dopo,
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and this time with a directordirettore nameddi nome DavidDavid FincherFincher.
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stavolta con un regista di nome David Fincher.
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Now, FincherFincher is an interestinginteressante guy.
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Fincher è un tipo interessante:
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DavidDavid is fearlesssenza paura of technologytecnologia,
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non teme la tecnologia
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and he is absolutelyassolutamente tenacioustenace.
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ed è veramente tenace.
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And DavidDavid won'tnon lo farà take "no."
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Per David non esistono i "no."
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And DavidDavid believedcreduto, like we do in the visualvisivo effectseffetti industryindustria,
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Come noi degli effetti speciali,
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that anything is possiblepossibile
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David credeva che tutto sia possibile
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as long as you have enoughabbastanza time, resourcesrisorse and, of coursecorso, moneyi soldi.
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avendo abbastanza tempo, risorse e, chiaramente, soldi.
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And so DavidDavid had an interestinginteressante take on the filmfilm,
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David aveva un'idea interessante riguardo al film
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and he threwgettò a challengesfida at us.
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e ci lanciò una sfida.
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He wanted the mainprincipale charactercarattere of the filmfilm to be playedgiocato
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Voleva che il personaggio principale fosse interpretato
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from the cradleculla to the gravetomba by one actorattore.
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dalla culla alla tomba dallo stesso attore.
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It happenedè accaduto to be this guy.
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E, guarda caso, doveva essere questo tipo qui.
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We wentandato throughattraverso a processprocesso of eliminationeliminazione and a processprocesso of discoveryscoperta
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Con David, abbiamo affrontato un processo di eliminazione e uno di scoperta
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with DavidDavid, and we ruledgovernato out, of coursecorso, swappinglo scambio di actorsattori.
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escludendo, ovviamente, lo scambio di attori.
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That was one ideaidea: that we would have differentdiverso actorsattori,
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Infatti, una delle idee poteva essere quella di avere
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and we would handmano off from actorattore to actorattore.
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vari attori in successione.
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We even ruledgovernato out the ideaidea of usingutilizzando makeuptrucco.
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Abbiamo escluso anche l'idea del trucco
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We realizedrealizzato that prostheticprotesica makeuptrucco just wouldn'tno holdtenere up,
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capendo che una protesi non avrebbe retto
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particularlysoprattutto in close-upavvicinamento.
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soprattutto nei primi piani.
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And makeuptrucco is an additiveadditivo processprocesso. You have to buildcostruire the faceviso up.
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Il trucco è un processo di aggiunta, il viso lo devi costruire.
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And DavidDavid wanted to carveintagliare deeplyprofondamente into Brad'sDi Brad faceviso
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3000
Al contrario David voleva scavare a fondo nel viso di Brad
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to bringportare the aginginvecchiamento to this charactercarattere.
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per portarlo all'invecchiamento.
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He needednecessaria to be a very sympatheticcomprensivo charactercarattere.
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Il personaggio doveva creare molta immedesimazione.
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So we decideddeciso to castlanciare a seriesserie of little people
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Quindi abbiamo deciso di scritturare una serie di persone minute
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that would playgiocare the differentdiverso bodiescorpi of BenjaminBenjamin
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per dare a Benjamin le sue differenti corporature
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at the differentdiverso incrementsincrementi of his life
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man mano che la sua vita progrediva,
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and that we would in factfatto createcreare a computer-generatedgenerato da calcolatore versionversione of Brad'sDi Brad headcapo,
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creando poi una versione computerizzata della testa di Brad,
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agedanziano to appearapparire as BenjaminBenjamin,
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invecchiata per essere Benjamin,
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and attachallegare that to the bodycorpo of the realvero actorattore.
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da attaccare al corpo dell'attore in carne e ossa.
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SoundedSuonava great.
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Facile a dirsi.
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Of coursecorso, this was the HolySanto GrailGraal of our industryindustria,
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Certo, nel nostro lavoro questo era il Santo Graal
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and the factfatto that this guy is a globalglobale iconicona didn't help eithero,
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228000
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e non ci aiutava nemmeno che questo tipo fosse un'icona internazionale,
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because I'm sure if any of you ever standstare in piedi in linelinea at the grocerydrogheria storenegozio,
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uno che anche a stare in fila dal droghiere
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you know -- we see his faceviso constantlycostantemente.
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la sua faccia la vedi sempre.
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So there really was no tolerabletollerabile marginmargine of errorerrore.
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237000
2000
Dunque non c'erano margini di errore possibili.
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There were two studiosmonolocali involvedcoinvolti: WarnerWarner BrothersFratelli and ParamountParamount.
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C'erano di mezzo due grandi studios: Warner Brothers e Paramount.
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And they bothentrambi believedcreduto this would make an amazingStupefacente filmfilm, of coursecorso,
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Entrambi pensavano che sarebbe stato, ovviamente, un film incredibile,
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but it was a very high-riskalto rischio propositionproposizione.
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ma si trattava di un'impresa ad alto rischio.
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There was lots of moneyi soldi and reputationsreputazione at stakepalo.
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C'erano in gioco reputazione e molto denaro.
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But we believedcreduto that we had a very solidsolido methodologymetodologia
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Pensavamo che la nostra metodologia fosse solida
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that mightpotrebbe work ...
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e che avrebbe funzionato...
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But despitenonostante our verbalverbale assurancesAssurances,
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257000
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Tuttavia, malgrado le nostre rassicurazioni a voce,
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they wanted some proofprova.
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essi volevano qualche prova.
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And so, in 2004, they commissionedcommissionato us to do a screenschermo testTest of BenjaminBenjamin.
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262000
3000
E quindi, nel 2004, ci commissionarono un provino di Benjamin,
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And we did it in about fivecinque weekssettimane.
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cosa che abbiamo realizzato in cinque settimane circa,
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But we used lots of cheatstrucchi and shortcutstasti di scelta rapida.
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268000
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tuttavia con un sacco di trucchetti e di sotterfugi.
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We basicallyfondamentalmente put something togetherinsieme to get throughattraverso the meetingincontro.
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Di fatto abbiamo messo assieme qualcosa per superare quell'appuntamento.
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I'll rollrotolo that for you now. This was the first testTest for BenjaminBenjamin ButtonPulsante.
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3000
Ve lo faccio vedere: è stato il primo test di Benjamin Button.
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And in here, you can see, that's a computer-generatedgenerato da calcolatore headcapo --
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277000
3000
E qui, come si vede, c'è una testa generata al computer:
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prettybella good -- attachedallegato to the bodycorpo of an actorattore.
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3000
non è male, è attaccata al corpo di un attore.
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And it workedlavorato. And it gaveha dato the studiostudio great reliefsollievo.
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E funzionava, con grande sollievo degli studios.
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After manymolti yearsanni of startsinizia and stopsfermate on this projectprogetto,
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Dopo tanti anni di false partenze
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and makingfabbricazione that toughdifficile decisiondecisione,
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e dopo aver preso questa difficile decisione,
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they finallyfinalmente decideddeciso to greenlightGreenLight the moviefilm.
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292000
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finalmente c'era il via libera al progetto.
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And I can rememberricorda, actuallyin realtà, when I got the phoneTelefono call to congratulatecongratulo con us,
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295000
3000
Me lo ricordo ancora, che quando è arrivata la telefonata di felicitazioni
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to say the moviefilm was a go,
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298000
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perché il film si faceva
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I actuallyin realtà threwgettò up.
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2000
sul serio ...io ho vomitato.
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(LaughterRisate)
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302000
2000
(Risate)
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You know, this is some toughdifficile stuffcose.
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304000
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Sapete, è stata una cosa difficile.
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So we startediniziato to have earlypresto teamsquadra meetingsincontri,
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Abbiamo iniziato con le riunioni preliminari di gruppo
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and we got everybodytutti togetherinsieme,
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tutti assieme
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and it was really more like therapyterapia in the beginninginizio,
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311000
3000
e all'inizio somigliavano più a una terapia
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convincingconvincente eachogni other and reassuringrassicurante eachogni other that we could actuallyin realtà undertakesi impegnano this.
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314000
3000
per convincerci e rassicurarci a vicenda che davvero potevamo farcela.
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We had to holdtenere up an hourora of a moviefilm with a charactercarattere.
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317000
3000
Quel personaggio doveva reggere per un'ora di film
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And it's not a specialspeciale effectseffetti filmfilm; it has to be a man.
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320000
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senza risultare un effetto speciale, ma un uomo.
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We really feltprovato like we were in a -- kindgenere of a 12-step-passaggio programprogramma.
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323000
3000
Ci sentivamo proprio in una sorta di programma di auto-aiuto in 12 fasi.
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And of coursecorso, the first steppasso is: admitammettere you've got a problemproblema. (LaughterRisate)
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326000
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E la prima fase era, ovviamente: ammettere di avere un problema.
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So we had a biggrande problemproblema:
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330000
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Nel nostro caso un grosso problema!
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we didn't know how we were going to do this.
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332000
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Non sapevamo come l'avremmo realizzato
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But we did know one thing.
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ma una cosa la sapevamo:
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BeingEssendo from the visualvisivo effectseffetti industryindustria,
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337000
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essendo nell'industria degli effetti speciali,
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we, with DavidDavid, believedcreduto that we now had enoughabbastanza time,
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noi, assieme a David, credevamo ora di avere abbastanza tempo
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enoughabbastanza resourcesrisorse, and, God, we hopedsperato we had enoughabbastanza moneyi soldi.
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343000
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abbastanza risorse e, cielo! si sperava, abbastanza soldi.
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And we had enoughabbastanza passionpassione to will the processesprocessi and technologytecnologia into existenceesistenza.
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346000
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Avevamo anche la passione sufficiente per realizzare tutto il processo e la tecnologia.
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So, when you're facedaffrontato with something like that,
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351000
2000
Quando ci si confronta con qualcosa del genere
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of coursecorso you've got to breakrompere it down.
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ovviamente bisogna suddividerla.
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You take the biggrande problemproblema and you breakrompere it down into smallerpiù piccola piecespezzi
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2000
Si prende il problema e lo si suddivide in parti più piccole
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and you startinizio to attackattacco that.
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e si comincia a occuparsi di quest'ultime.
06:16
So we had threetre mainprincipale areasle zone that we had to focusmessa a fuoco on.
127
358000
2000
Dovevamo concentrarci su tre aree principali.
06:18
We needednecessaria to make BradBrad look a lot olderpiù vecchio --
128
360000
2000
Dovevamo far sembrare Brad molto più vecchio
06:20
needednecessaria to ageetà him 45 yearsanni or so.
129
362000
2000
dargli circa 45 anni in più.
06:22
And we alsoanche needednecessaria to make sure that we could take Brad'sDi Brad idiosyncrasiesidiosincrasie,
130
364000
6000
Allo stesso modo dovevamo essere certi di catturare tutte le idiosincrasie di Brad,
06:28
his little ticsTIC, the little subtletiessottigliezze that make him who he is
131
370000
2000
quei piccoli tic, quelle sottigliezze che lo rendono quello che è
06:30
and have that translatetradurre throughattraverso our processprocesso
132
372000
2000
riportando il tutto nel nostro processo,
06:32
so that it appearsappare in BenjaminBenjamin on the screenschermo.
133
374000
3000
in modo che apparisse in Benjamin sullo schermo.
06:35
And we alsoanche needednecessaria to createcreare a charactercarattere
134
377000
2000
Dovevamo però anche creare un personaggio
06:37
that could holdtenere up undersotto, really, all conditionscondizioni.
135
379000
3000
che davvero reggesse in ogni condizione.
06:40
He needednecessaria to be ablecapace to walkcamminare in broadampio daylightluce del giorno,
136
382000
2000
Doveva poter camminare in piena luce del giorno,
06:42
at nighttimeFoto notturne, undersotto candlelighta lume di candela,
137
384000
3000
di notte, a lume di candela,
06:45
he had to holdtenere an extremeestremo close-upavvicinamento,
138
387000
2000
doveva poter reggere un primissimo piano,
06:47
he had to deliverconsegnare dialoguedialogo,
139
389000
1000
recitare un dialogo
06:48
he had to be ablecapace to runcorrere, he had to be ablecapace to sweatsudore,
140
390000
2000
e poi correre, sudare,
06:50
he had to be ablecapace to take a bathVasca da bagno, to crypiangere,
141
392000
2000
fare un bagno, piangere,
06:52
he even had to throwgettare up.
142
394000
1000
persino vomitare.
06:53
Not all at the samestesso time --
143
395000
1000
Certo, non tutto assieme
06:54
but he had to, you know, do all of those things.
144
396000
2000
ma doveva fare tutte queste cose.
06:56
And the work had to holdtenere up for almostquasi the first hourora of the moviefilm.
145
398000
3000
Doveva reggere quasi tutta la prima ora del film.
06:59
We did about 325 shotsscatti.
146
401000
2000
Abbiamo fatto circa 325 riprese.
07:01
So we needednecessaria a systemsistema that would allowpermettere BenjaminBenjamin
147
403000
3000
Avevamo bisogno di un sistema che permettesse a Benjamin
07:04
to do everything a humanumano beingessere can do.
148
406000
3000
di fare tutto ciò che fa un essere umano.
07:07
And we realizedrealizzato that there was a giantgigante chasmabisso
149
409000
3000
Rendendoci conto che allora, nel 2004, fra lo stato dell'arte tecnologico
07:10
betweenfra the statestato of the artarte of technologytecnologia in 2004
150
412000
3000
e quelle che erano le nostre esigenze
07:13
and where we needednecessaria it to be.
151
415000
2000
c'era un abisso.
07:15
So we focusedfocalizzata on motionmovimento capturecatturare.
152
417000
3000
Per questo ci siamo focalizzati sulla motion capture.
07:18
I'm sure manymolti of you have seenvisto motionmovimento capturecatturare.
153
420000
2000
Sono certo che molti di voi abbiano visto la motion capture.
07:20
The statestato of the artarte at the time
154
422000
2000
Allo stato dell'arte di allora
07:22
was something calledchiamato marker-basedBasato su marker motionmovimento capturecatturare.
155
424000
2000
la motion capture era basata sui marker.
07:24
I'll give you an exampleesempio here.
156
426000
1000
Qui ve ne dò un esempio.
07:25
It's basicallyfondamentalmente the ideaidea of, you wearindossare a leotardBody,
157
427000
2000
Di base l'idea consiste nell'indossare una calzamaglia
07:27
and they put some reflectiveriflessivo markersmarcatori on your bodycorpo,
158
429000
2000
su cui ci sono dei marker riflettenti,
07:29
and insteadanziché of usingutilizzando camerasmacchine fotografiche,
159
431000
2000
e invece che usare delle telecamere
07:31
there'reci sono infraredinfrarosso sensorssensori around a volumevolume,
160
433000
2000
ci sono dei sensori a infrarossi posti attorno a un volume
07:33
and those infraredinfrarosso sensorssensori tracktraccia the three-dimensionaltridimensionale positionposizione
161
435000
2000
i quali in tempo reale recepiscono la posizione tridimensionale
07:35
of those markersmarcatori in realvero time.
162
437000
2000
di quei marker.
07:37
And then animatorsanimatori can take the datadati of the motionmovimento of those markersmarcatori
163
439000
3000
Gli animatori possono trarre i dati provenienti dal movimento dei marker
07:40
and applyapplicare them to a computer-generatedgenerato da calcolatore charactercarattere.
164
442000
2000
e applicarli ad un personaggio generato al computer.
07:42
You can see the computercomputer characterspersonaggi on the right
165
444000
3000
Potete vedere a destra che i personaggi creati al computer
07:45
are havingavendo the samestesso complexcomplesso motionmovimento as the dancersballerini.
166
447000
3000
eseguono tutto l'insieme di movimenti dei ballerini.
07:48
But we alsoanche lookedguardato at numbersnumeri of other filmscinema at the time
167
450000
2000
Al tempo abbiamo visto una serie di film
07:50
that were usingutilizzando facialtrattamento viso markermarcatore trackingpuntamento,
168
452000
2000
che impiegavano la tecnologia di tracking dei marker facciali,
07:52
and that's the ideaidea of puttingmettendo markersmarcatori on the humanumano faceviso
169
454000
2000
la quale consiste nel posizionare dei marker sul viso
07:54
and doing the samestesso processprocesso.
170
456000
1000
usando lo stesso processo descritto prima.
07:55
And as you can see, it gives you a prettybella crappyscadente performanceprestazione.
171
457000
4000
Come potete vedere l'esito è pessimo,
07:59
That's not terriblyterribilmente compellingconvincente.
172
461000
3000
davvero poco convincente.
08:02
And what we realizedrealizzato
173
464000
2000
Quindi abbiamo capito
08:04
was that what we needednecessaria
174
466000
1000
che ciò di cui avevamo bisogno
08:05
was the informationinformazione that was going on betweenfra the markersmarcatori.
175
467000
2000
erano le informazioni comprese fra un marker e l'altro,
08:07
We needednecessaria the subtletiessottigliezze of the skinpelle.
176
469000
3000
ovvero quelle della pelle, in tutte le sue sottigliezze.
08:10
We needednecessaria to see skinpelle movingin movimento over musclemuscolo movingin movimento over boneosso.
177
472000
3000
Dovevamo vedere la pelle in movimento sui muscoli, che a loro volta si muovevano sulle ossa.
08:13
We needednecessaria creasespieghe and dimplesfossette and wrinklesrughe and all of those things.
178
475000
2000
Cose tipo grinze, fossette e rughe.
08:15
Our first revelationrivelazione was to completelycompletamente abortAbort and walkcamminare away from
179
477000
3000
La rivelazione è stata quella di interrompere tutto,
08:18
the technologytecnologia of the day, the statusstato quoquo, the statestato of the artarte.
180
480000
3000
allontanarci completamente dalla tecnologia di allora
08:21
So we abortedinterrotta usingutilizzando motionmovimento capturecatturare.
181
483000
3000
abbandonando la motion capture.
08:24
And we were now well out of our comfortcomfort zonezona,
182
486000
3000
Così ora, eravamo fuori dalla zona di sicurezza
08:27
and in unchartedUncharted territoryterritorio.
183
489000
2000
per entrare in territori del tutto sconosciuti.
08:29
So we were left with this ideaidea
184
491000
3000
Siamo partiti con quest'idea
08:32
that we endedconclusa up callingchiamata "technologytecnologia stewstufato di."
185
494000
3000
che alla fine abbiamo chiamato "stufato tecnologico".
08:35
We startediniziato to look out in other fieldsi campi.
186
497000
2000
Abbiamo cominciato a rivolgerci verso altri fronti
08:37
The ideaidea was that we were going to find
187
499000
3000
con l'idea di scoprire
08:40
nuggetspepite or gemsgemme of technologytecnologia
188
502000
2000
tesori di tecnologia
08:42
that come from other industriesindustrie like medicalmedico imagingdi imaging,
189
504000
2000
provenienti da altri settori, ad esempio quello dell'imaging medico
08:44
the videovideo gamegioco spacespazio,
190
506000
1000
o dei videogiochi,
08:45
and re-appropriateriappropriarsi them.
191
507000
2000
per poi riadattarli.
08:47
And we had to createcreare kindgenere of a saucesalsa.
192
509000
3000
In sostanza: un specie di salsa tecnologica
08:50
And the saucesalsa was codecodice in softwareSoftware
193
512000
3000
composta dai codici di un software,
08:53
that we'dsaremmo writtenscritto to allowpermettere these disparatedisparato piecespezzi of technologytecnologia
194
515000
3000
che avremmo scritto per riunire disparati pezzi di tecnologia
08:56
to come togetherinsieme and work as one.
195
518000
2000
facendoli lavorare assieme.
08:58
InitiallyInizialmente, we cameè venuto acrossattraverso some remarkablenotevole researchricerca
196
520000
2000
All'inizio ci siamo imbattuti nella ricerca, veramente notevole,
09:00
donefatto by a gentlemansignore nameddi nome DrDr. PaulPaolo EkmanEkman in the earlypresto '70s.
197
522000
3000
di un certo Dr. Paul Ekman, risalente ai primi anni '70.
09:03
He believedcreduto that he could, in factfatto,
198
525000
3000
Costui, infatti, pensava
09:06
catalogCatalogare the humanumano faceviso.
199
528000
2000
di poter catalogare il viso.
09:08
And he cameè venuto up with this ideaidea of FacialTrattamento viso ActionAzione CodingCodifica SystemSistema, or FACSFACS.
200
530000
3000
La sua idea era quella di un sistema di codifica del movimento facciale:
09:11
He believedcreduto that there were 70 basicdi base posespose
201
533000
3000
Ekman pensava che ci siano di base 70 pose
09:14
or shapesforme of the humanumano faceviso,
202
536000
3000
o atteggiamenti del viso
09:17
and that those basicdi base posespose or shapesforme of the faceviso
203
539000
3000
e che partendo da questi,
09:20
can be combinedcombinato to createcreare infiniteinfinito possibilitiespossibilità
204
542000
3000
combinandoli, sia possibile creare le infinite possibilità
09:23
of everything the humanumano faceviso is capablecapace of doing.
205
545000
2000
di tutto ciò che può fare una faccia.
09:25
And of coursecorso, these transcendtrascendere ageetà, racegara, culturecultura, genderGenere.
206
547000
3000
Tutto questo indipendentemente da età, razza, cultura e genere.
09:28
So this becamedivenne the foundationfondazione of our researchricerca as we wentandato forwardinoltrare.
207
550000
4000
Questo è diventato il fondamento della nostra ricerca mentre andavamo avanti.
09:32
And then we cameè venuto acrossattraverso some remarkablenotevole technologytecnologia
208
554000
3000
Da lì ci siamo imbattuti in una tecnologia davvero notevole
09:35
calledchiamato ContourContorno.
209
557000
1000
chiamata Contour.
09:36
And here you can see a subjectsoggetto havingavendo phosphorusfosforo makeuptrucco
210
558000
3000
Qui potete vedere una persona con del trucco al fosforo
09:39
stippledpuntinato on her faceviso.
211
561000
2000
punteggiato sul viso.
09:41
And now what we're looking at is really creatingla creazione di a surfacesuperficie capturecatturare
212
563000
3000
Ora stiamo vedendo che viene catturata tutta la superficie
09:44
as opposedcontrario to a markermarcatore capturecatturare.
213
566000
2000
in confronto ai punti catturati dai marker.
09:46
The subjectsoggetto standsstand in frontdavanti of a computercomputer arrayschieramento of camerasmacchine fotografiche,
214
568000
2000
La persona sta davanti a una fila di telecamere,
09:48
and those camerasmacchine fotografiche can, frame-by-frameframe-by-frame,
215
570000
2000
le quali, fotogramma per fotogramma,
09:50
reconstructricostruire the geometrygeometria of exactlydi preciso what the subject'sdi soggetto doing at the momentmomento.
216
572000
3000
ricostruiscono con esattezza i movimenti del soggetto.
09:53
So, effectivelyefficacemente, you get 3D datadati in realvero time of the subjectsoggetto.
217
575000
5000
Quindi, in effetti, si ottengono in tempo reale dati tridimensionali.
09:58
And if you look in a comparisonconfronto,
218
580000
3000
Se si guarda il raffronto,
10:01
on the left, we see what volumetricvolumetrico datadati gives us
219
583000
3000
a sinistra vediamo quello che ci danno i dati volumetrici
10:04
and on the right you see what markersmarcatori give us.
220
586000
2000
mentre a destra si vede quanto deriva dai maker.
10:07
So, clearlychiaramente, we were in a substantiallysostanzialmente better placeposto for this.
221
589000
2000
Chiaramente, eravamo messi molto meglio..
10:09
But these were the earlypresto daysgiorni of this technologytecnologia,
222
591000
2000
Ma eravamo all'esordio di questa tecnologia,
10:11
and it wasn'tnon era really provencomprovata yetancora.
223
593000
2000
che non era ancora del tutto collaudata.
10:13
We measuremisurare complexitycomplessità and fidelityfedeltà of datadati
224
595000
2000
La complessità e fedeltà dei dati
10:15
in termscondizioni of polygonalpoligonale countcontare.
225
597000
2000
si misurano in termini poligonali.
10:17
And so, on the left, we were seeingvedendo 100,000 polygonspoligoni.
226
599000
3000
Ecco, a sinistra stiamo vedendo 100.000 poligoni.
10:20
We could go up into the millionsmilioni of polygonspoligoni.
227
602000
2000
Si potrebbe arrivare all'ordine di milioni di poligoni:
10:22
It seemedsembrava to be infiniteinfinito.
228
604000
2000
sembrava infinito.
10:24
This was when we had our "AhaAHA!"
229
606000
2000
È stato il momento del nostro "a-ha!"
10:26
This was the breakthroughsfondamento.
230
608000
1000
Il punto di svolta,
10:27
This is when we're like, "OK, we're going to be OK,
231
609000
2000
il momento in cui ci siamo detti "Bene, ce la faremo,
10:29
This is actuallyin realtà going to work."
232
611000
1000
funzionerà".
10:30
And the "AhaAHA!" was, what if we could take BradBrad PittPitt,
233
612000
4000
Quel "a-ha!" voleva dire: che cosa succede se prendiamo Brad Pitt,
10:34
and we could put BradBrad in this devicedispositivo,
234
616000
3000
lo mettiamo in quest'apparecchiatura
10:37
and use this ContourContorno processprocesso,
235
619000
2000
utilizzando il procedimento Contour,
10:39
and we could stippleStipple on this phosphorescentfosforescente makeuptrucco
236
621000
2000
dopo avergli passato sul viso il trucco fosforescente
10:41
and put him undersotto the blacknero lightsluci,
237
623000
1000
e lo mettiamo sotto le luci scure?
10:42
and we could, in factfatto, scanscansione him in realvero time
238
624000
3000
Possiamo fare una scansione del suo volto in tempo reale
10:45
performingl'esecuzione Ekman'sDi Ekman FACSFACS posespose.
239
627000
2000
mentre esegue le pose di Ekman.
10:47
Right? So, effectivelyefficacemente,
240
629000
2000
Giusto? Così, in effetti,
10:49
we endedconclusa up with a 3D databaseBanca dati
241
631000
2000
abbiamo finito con l'ottenere un database tridimensionale
10:51
of everything BradBrad Pitt'sDi Pitt faceviso is capablecapace of doing.
242
633000
3000
di tutto quello che può fare il viso di Brad Pitt.
10:54
(LaughterRisate)
243
636000
2000
(Risate)
10:56
From there, we actuallyin realtà carvedintagliato up those facesfacce
244
638000
3000
Partendo da qui, abbiamo sezionato quei visi
10:59
into smallerpiù piccola piecespezzi and componentscomponenti of his faceviso.
245
641000
3000
in parti più piccole, ottenendo le componenti del suo volto.
11:02
So we endedconclusa up with literallyletteralmente thousandsmigliaia and thousandsmigliaia and thousandsmigliaia of shapesforme,
246
644000
3000
Alla fine, letteralmente, avevamo migliaia e migliaia di forme.
11:05
a completecompletare databaseBanca dati of all possibilitiespossibilità
247
647000
3000
Un database completo, di tutto quello che
11:08
that his faceviso is capablecapace of doing.
248
650000
3000
può fare il viso di Brad.
11:11
Now, that's great, excepttranne we had him at ageetà 44.
249
653000
3000
Benissimo, salvo il fatto che aveva 44 anni
11:14
We need to put anotherun altro 40 yearsanni on him at this pointpunto.
250
656000
3000
e noi dovevamo dargliene 40 in più.
11:17
We broughtportato in RickRick BakerBaker,
251
659000
2000
Abbiamo cooptato Rik Baker,
11:19
and RickRick is one of the great makeuptrucco and specialspeciale effectseffetti gurusguru
252
661000
2000
un vero guru del trucco e degli effetti speciali
11:21
of our industryindustria.
253
663000
1000
nel nostro settore.
11:22
And we alsoanche broughtportato in a gentlemansignore nameddi nome KazuKazu TsujiTsuji,
254
664000
3000
E anche un certo signore, tale Kazu Tsuji,
11:25
and KazuKazu TsujiTsuji is one of the great photorealistfotorealista sculptorsscultori of our time.
255
667000
3000
attualmente uno dei più grandi esperti di scultura fotorealistica.
11:28
And we commissionedcommissionato them to make a maquetteMaquette,
256
670000
3000
A loro abbiamo commissionato un modello,
11:31
or a bustbusto, of BenjaminBenjamin.
257
673000
2000
ovvero un busto, di Benjamin.
11:33
So, in the spiritspirito of "The Great UnveilingInaugurazione" -- I had to do this --
258
675000
3000
Quindi, nello spirito di "The Great Unveiling" di TED - questo lo dovevo fare! -
11:36
I had to unveilsvelare something.
259
678000
2000
devo "svelare" qualcosa:
11:38
So this is BenBen 80.
260
680000
2000
ecco, questo è Ben a ottant'anni.
11:40
We createdcreato threetre of these:
261
682000
2000
Di questi ne abbiamo creati tre:
11:42
there's BenBen 80, there's BenBen 70, there's BenBen 60.
262
684000
2000
Ben a 80, a 70 e a 60 anni.
11:44
And this really becamedivenne the templatemodello for movingin movimento forwardinoltrare.
263
686000
3000
Questa è proprio diventata la base di tutto il lavoro successivo.
11:47
Now, this was madefatto from a life castlanciare of BradBrad.
264
689000
2000
È stato realizzato dopo aver fatto un calco di Brad
11:49
So, in factfatto, anatomicallyanatomicamente, it is correctcorretta.
265
691000
3000
e infatti, anatomicamente è corretto.
11:52
The eyesocchi, the jawmascella, the teethdenti:
266
694000
3000
Occhi, mascella, denti...
11:55
everything is in perfectperfezionare alignmentallineamento with what the realvero guy has.
267
697000
3000
tutto perfettamente allineato con l'originale.
11:58
We have these maquettesmaquettes scanneddigitalizzata into the computercomputer
268
700000
2000
I modelli sono stati scansionati al computer
12:00
at very highalto resolutionrisoluzione --
269
702000
2000
in alta risoluzione.
12:02
enormousenorme polygonalpoligonale countcontare.
270
704000
2000
Il conteggio poligonale era mostruoso.
12:04
And so now we had threetre ageetà incrementsincrementi of BenjaminBenjamin
271
706000
4000
Alla fine avevamo tre stadi di invecchiamento di Benjamin
12:08
in the computercomputer.
272
710000
2000
disponibili nel computer.
12:10
But we needednecessaria to get a databaseBanca dati of him doing more than that.
273
712000
3000
Tuttavia, avevamo bisogno di un database su di lui mentre fa molto di più.
12:13
We wentandato throughattraverso this processprocesso, then, calledchiamato retargetingretargeting.
274
715000
3000
Per cui abbiamo avviato il processo chiamato di "retargeting".
12:16
This is BradBrad doing one of the EkmanEkman FACSFACS posespose.
275
718000
2000
Questo è Brad che segue una delle pose di Ekman
12:18
And here'secco the resultingcon conseguente datadati that comesviene from that,
276
720000
3000
e questi sono i dati che ne derivano,
12:21
the modelmodello that comesviene from that.
277
723000
2000
ovvero il modello che ne risulta,
12:23
RetargetingRetargeting is the processprocesso of transposingche recepisce that datadati
278
725000
3000
essendo il retargeting il processo di trasposizione di quei dati
12:26
ontosu anotherun altro modelmodello.
279
728000
2000
su un altro modello.
12:28
And because the life castlanciare, or the bustbusto -- the maquetteMaquette -- of BenjaminBenjamin
280
730000
3000
E dato che il calco, o busto - la cosiddetta maquette - di Benjamin
12:31
was madefatto from BradBrad,
281
733000
2000
era stato preso da Brad,
12:33
we could transposetrasporre the datadati of BradBrad at 44
282
735000
3000
abbiamo potuto prendere i dati di Brad a 44 anni
12:36
ontosu BradBrad at 87.
283
738000
2000
e trasporli sul Brad 87enne.
12:38
So now, we had a 3D databaseBanca dati of everything BradBrad Pitt'sDi Pitt faceviso can do
284
740000
3000
Quindi, avevamo un database tridimensionale di tutte le possibili "facce" di Brad Pitt
12:41
at ageetà 87, in his 70s and in his 60s.
285
743000
4000
all'età di 87 anni, sui 70 e sui 60.
12:45
NextSuccessivo we had to go into the shootingtiro processprocesso.
286
747000
3000
Successivamente, si entrava nella fase delle riprese.
12:48
So while all that's going on,
287
750000
1000
Quindi mentre avveniva tutto questo
12:49
we're down in NewNuovo OrleansOrleans and locationsposizioni around the worldmondo.
288
751000
2000
noi stavamo a New Orleans e in location in giro per il mondo,
12:51
And we shottiro our bodycorpo actorsattori,
289
753000
2000
riprendendo gli attori che impersonavano il corpo di Benjamin
12:53
and we shottiro them wearingindossare blueblu hoodsCappe.
290
755000
2000
con addosso dei cappucci blu.
12:55
So these are the gentlemansignore who playedgiocato BenjaminBenjamin.
291
757000
2000
Ecco, questo è un signore che impersona Benjamin.
12:57
And the blueblu hoodsCappe helpedaiutato us with two things:
292
759000
2000
I cappucci blu ci servivano per due scopi:
12:59
one, we could easilyfacilmente erasecancellare theirloro headsteste;
293
761000
2000
in primo luogo potevamo cancellare le teste facilmente,
13:01
and we alsoanche put trackingpuntamento markersmarcatori on theirloro headsteste
294
763000
2000
secondo, avendoci messo sopra dei marker per la tracciabilità
13:03
so we could recreatericreare the cameramacchina fotografica motionmovimento
295
765000
2000
potevamo ricreare il movimento della telecamera
13:05
and the lenslente opticsottica from the setimpostato.
296
767000
2000
e l'ottica delle lenti del set.
13:07
But now we needednecessaria to get Brad'sDi Brad performanceprestazione to driveguidare our virtualvirtuale BenjaminBenjamin.
297
769000
3000
Ma ora, avevamo bisogno che fossero le performance di Brad a guidare il Benjamin virtuale,
13:10
And so we editedmodificato the footagemetraggio that was shottiro on locationPosizione
298
772000
2000
Per farlo, montavamo lo spezzone girato in location,
13:12
with the restriposo of the castlanciare and the bodycorpo actorsattori
299
774000
3000
che includeva il resto del cast e gli attori che impersonavano il corpo,
13:15
and about sixsei monthsmesi laterdopo
300
777000
2000
e circa sei mesi dopo
13:17
we broughtportato BradBrad ontosu a soundsuono stagepalcoscenico in LosLos AngelesAngeles
301
779000
3000
portavamo Brad in uno studio tecnico a Los Angeles.
13:20
and he watchedguardato on the screenschermo.
302
782000
3000
dove poteva vedere tutto su uno schermo
13:23
His joblavoro, then, was to becomediventare BenjaminBenjamin.
303
785000
2000
e a quel punto il suo compito era diventare Benjamin.
13:25
And so we loopedin loop the scenesscene.
304
787000
1000
Noi ripetevamo le scene
13:26
He watchedguardato again and again.
305
788000
1000
e lui continuava a vederle.
13:27
We encouragedha incoraggiato him to improviseimprovvisare.
306
789000
2000
Da parte nostra lo incoraggiavamo a improvvisare.
13:29
And he tookha preso BenjaminBenjamin into interestinginteressante and unusualinsolito placesposti
307
791000
3000
Lui ha portato Benjamin a fare cose interessanti e singolari
13:32
that we didn't think he was going to go.
308
794000
2000
che non ci saremmo aspettati.
13:34
We shottiro him with fourquattro HDHD camerasmacchine fotografiche
309
796000
2000
Lo riprendevamo con quattro telecamere ad alta definizione
13:36
so we'dsaremmo get multiplemultiplo viewsvisualizzazioni of him
310
798000
1000
in modo da vederlo in differenti prospettive.
13:37
and then DavidDavid would choosescegliere the take of BradBrad beingessere BenjaminBenjamin
311
799000
3000
Successivamente David sceglieva l'inquadratura di Brad nei panni di Benjamin,
13:40
that he thought bestmigliore matchedabbinato the footagemetraggio
312
802000
3000
quella che pensava fosse più idonea per la sequenza già girata
13:43
with the restriposo of the castlanciare.
313
805000
1000
con il resto del cast.
13:44
From there we wentandato into a processprocesso calledchiamato imageImmagine analysisanalisi.
314
806000
3000
Da lì siamo entrati in una fase chiamata "image analysis."
13:47
And so here, you can see again, the chosenscelto take.
315
809000
3000
Qui vedete ancora la ripresa che abbiamo scelto
13:50
And you are seeingvedendo, now, that datadati beingessere transposedrecepita on to BenBen 87.
316
812000
3000
e qui i dati trasportati sul Ben di 87 anni.
13:53
And so, what's interestinginteressante about this is
317
815000
3000
Qua è interessante fatto
13:56
we used something calledchiamato imageImmagine analysisanalisi,
318
818000
2000
che abbiamo usato questa "image analysis",
13:58
whichquale is takingpresa timingsOrari from differentdiverso componentscomponenti of Benjamin'sDi Benjamin faceviso.
319
820000
3000
che significa sincronizzare le varie componenti del viso di Benjamin.
14:01
And so we could choosescegliere, say, his left eyebrowsopracciglio.
320
823000
3000
Potevamo scegliere, ad esempio, il suo sopracciglio sinistro
14:04
And the softwareSoftware would tell us that, well,
321
826000
2000
e il software ci diceva che
14:06
in frametelaio 14 the left eyebrowsopracciglio beginsinizia to movemossa from here to here,
322
828000
2000
nel fotogramma 14 il sopracciglio sinistro inizia a muoversi da qui a lì
14:08
and it concludesconclude movingin movimento in frametelaio 32.
323
830000
2000
e termina il suo movimento al fotogramma 32.
14:10
And so we could choosescegliere numbersnumeri of positionsposizioni on the faceviso
324
832000
2000
Pertanto potevamo scegliere un gran numero di posizioni sul viso
14:12
to pullTirare that datadati from.
325
834000
2000
da cui estrarre i dati.
14:14
And then, the saucesalsa I talkedparlato about with our technologytecnologia stewstufato di --
326
836000
2000
Ed ecco, che quella salsa di cui vi parlavo col nostro stufato tecnologico,
14:16
that secretsegreto saucesalsa was, effectivelyefficacemente, softwareSoftware that allowedpermesso us to
327
838000
3000
la ricetta segreta era, in effetti, il software che ci permetteva
14:19
matchincontro the performanceprestazione footagemetraggio of BradBrad
328
841000
3000
di allineare la sequenza della performance di Brad
14:22
in livevivere actionazione with our databaseBanca dati of agedanziano BenjaminBenjamin,
329
844000
4000
ripresa dal vivo, col nostro database del Benjamin invecchiato
14:26
the FACSFACS shapesforme that we had.
330
848000
2000
contenente le pose di Ekman che avevamo creato prima.
14:28
On a frame-by-frameframe-by-frame basisbase,
331
850000
3000
Fotogramma per fotogramma
14:31
we could actuallyin realtà reconstructricostruire a 3D headcapo
332
853000
3000
potevamo ricostruire una testa tridimensionale
14:34
that exactlydi preciso matchedabbinato the performanceprestazione of BradBrad.
333
856000
3000
perfettamente armonica con la recitazione di Brad.
14:37
So this was how the finishedfinito shottiro appearedè apparso in the filmfilm.
334
859000
3000
Ed ecco come appariva la ripresa nel film
14:40
And here you can see the bodycorpo actorattore.
335
862000
2000
mentre qui vedete il corpo dell'attore.
14:42
And then this is what we calledchiamato the "deadmorto headcapo," no referenceriferimento to JerryJerry GarciaGarcia.
336
864000
3000
Qui invece è quello che chiamiamo la "dead head", "testa morta", senza riferimenti a Jerry Garcia.
14:45
And then here'secco the reconstructedricostruito performanceprestazione
337
867000
3000
Qui vedete l'interpretazione ricostruita
14:48
now with the timingsOrari of the performanceprestazione.
338
870000
3000
ora con il ritmo della recitazione.
14:51
And then, again, the finalfinale shottiro.
339
873000
2000
E qui, ancora, la ripresa finale.
14:54
It was a long processprocesso.
340
876000
2000
È stato un processo lungo.
14:56
(ApplauseApplausi)
341
878000
3000
(Applauso)
15:07
The nextIl prossimo sectionsezione here, I'm going to just blastesplosione throughattraverso this,
342
889000
2000
Passerò in rassegna velocemente la prossima sessione,
15:09
because we could do a wholetotale TEDTalkTed on the nextIl prossimo severalparecchi slidesscivoli.
343
891000
4000
in effetti ci vorrebbe un intero TEDTalk dedicato solo alle prossime diapositive.
15:13
We had to createcreare a lightingilluminazione systemsistema.
344
895000
3000
Dovevamo creare un sistema di luci
15:16
So really, a biggrande partparte of our processesprocessi was creatingla creazione di a lightingilluminazione environmentambiente
345
898000
3000
e in effetti una parte considerevole del nostro lavoro ha riguardato l'ambientazione luminosa
15:19
for everyogni singlesingolo locationPosizione that BenjaminBenjamin had to appearapparire
346
901000
2000
di ogni location in cui appariva Benjamin.
15:21
so that we could put Ben'sDi ben headcapo into any scenescena
347
903000
3000
Così potevamo mettere la testa di Ben in ogni tipo di scena
15:24
and it would exactlydi preciso matchincontro the lightingilluminazione that's on the other actorsattori
348
906000
3000
e ottenere l'esatta corrispondenza di illuminazione rispetto agli attori
15:27
in the realvero worldmondo.
349
909000
1000
ripresi dal vero.
15:28
We alsoanche had to createcreare an eyeocchio systemsistema.
350
910000
3000
Allo stesso modo abbiamo dovuto creare un sistema dedicato agli occhi.
15:31
We foundtrovato the oldvecchio adageAdagio, you know,
351
913000
2000
Il vecchio adagio
15:33
"The eyesocchi are the windowfinestra to the soulanima,"
352
915000
2000
"Gli occhi sono lo specchio dell'anima"
15:35
absolutelyassolutamente truevero.
353
917000
1000
per noi si è rivelato assolutamente vero.
15:36
So the keychiave here was to keep everybodytutti looking in Ben'sDi ben eyesocchi.
354
918000
2000
La chiave era che tutti avessero lo sguardo sugli occhi di Ben
15:38
And if you could feel the warmthcalore, and feel the humanityumanità,
355
920000
2000
e se ci avessero sentito calore, e umanità,
15:40
and feel his intentintento comingvenuta throughattraverso the eyesocchi,
356
922000
3000
se i suoi occhi avessero anticipato le sue intenzioni
15:43
then we would succeedavere successo.
357
925000
1000
vuol dire che noi ce l'avevamo fatta.
15:44
So we had one personpersona focusedfocalizzata on the eyeocchio systemsistema
358
926000
3000
Una persona si è dedicata a questo sistema oculare
15:47
for almostquasi two fullpieno yearsanni.
359
929000
2000
per quasi due anni.
15:49
We alsoanche had to createcreare a mouthbocca systemsistema.
360
931000
2000
Allo stesso modo abbiamo dovuto creare un sistema dedicato alla bocca
15:51
We workedlavorato from dentaldentale moldsstampi of BradBrad.
361
933000
2000
lavorando su calchi della dentatura di Brad
15:53
We had to ageetà the teethdenti over time.
362
935000
2000
per adattarla in ragione dell'invecchiamento.
15:55
We alsoanche had to createcreare an articulatingarticolando tonguelingua that allowedpermesso him to enunciateenunciare his wordsparole.
363
937000
3000
Abbiamo creato anche l'articolazione della lingua, che gli consentisse di parlare.
15:58
There was a wholetotale systemsistema writtenscritto in softwareSoftware to articulatearticolare the tonguelingua.
364
940000
2000
Per questo c'era un intero sistema software:
16:00
We had one personpersona devoteddevoto to the tonguelingua for about ninenove monthsmesi.
365
942000
2000
per nove mesi c'è voluto il lavoro di una sola persona,
16:02
He was very popularpopolare.
366
944000
2000
che da noi era molto popolare.
16:04
SkinPelle displacementspostamento: anotherun altro biggrande dealaffare.
367
946000
3000
Gli spostamenti della pelle: altro bel problema.
16:07
The skinpelle had to be absolutelyassolutamente accuratepreciso.
368
949000
2000
La pelle doveva essere accuratissima
16:09
He's alsoanche in an oldvecchio ageetà home, he's in a nursingprofessione d'infermiera home
369
951000
3000
tanto più che Benjamin era in una casa di riposo
16:12
around other oldvecchio people,
370
954000
2000
attorniato da anziani
16:14
so he had to look exactlydi preciso the samestesso as the othersaltri.
371
956000
2000
ai quali doveva assolutamente assomigliare.
16:16
So, lots of work on skinpelle deformationdeformazione,
372
958000
1000
Quindi: altro grande lavoro per le alterazioni della pelle
16:17
you can see in some of these casescasi it workslavori,
373
959000
1000
e come potete vedere la cosa funzionava in certi casi
16:18
in some casescasi it lookssembra badcattivo.
374
960000
1000
e in altri no,
16:19
This is a very, very, very earlypresto testTest in our processprocesso.
375
961000
2000
questo è proprio un primissimo test del nostro lavoro.
16:21
So, effectivelyefficacemente we createdcreato a digitaldigitale puppetburattino
376
963000
3000
In effetti, abbiamo creato una marionetta digitale
16:24
that BradBrad PittPitt could operateoperare with his ownproprio faceviso.
377
966000
3000
che Brad Pitt poteva azionare con la propria faccia.
16:27
There were no animatorsanimatori necessarynecessario to come in and interpretinterpretare behaviorcomportamento
378
969000
4000
Senza bisogno di animatori che interpretassero il comportamento
16:31
or enhanceaccrescere his performanceprestazione.
379
973000
2000
o intensificassero l'interpretazione di Brad.
16:33
There was something that we encounteredincontrato, thoughanche se,
380
975000
3000
C'è stata una cosa in cui siamo incappati, tuttavia,
16:36
that we endedconclusa up callingchiamata "the digitaldigitale BotoxBotox effecteffetto."
381
978000
3000
che alla fine abbiamo chiamato "effetto Botox digitale".
16:39
So, as things wentandato throughattraverso this processprocesso,
382
981000
3000
A mano a mano che usavamo il nostro processo
16:42
FincherFincher would always say, "It sandblastssabbiature the edgesbordi off of the performanceprestazione."
383
984000
3000
Fincher ripeteva che esso "eliminava tutto ciò che era al di fuori dell'interpretazione"
16:45
And thing our processprocesso and the technologytecnologia couldn'tnon poteva do,
384
987000
3000
perché in effetti quello che la nostra tecnologia non può fare
16:48
is they couldn'tnon poteva understandcapire intentintento,
385
990000
3000
è comprendere le intenzioni,
16:51
the intentintento of the actorattore.
386
993000
2000
in questo caso quelle dell'attore.
16:53
So it seesvede a smileSorriso as a smileSorriso.
387
995000
2000
Un sorriso è un sorriso, questa tecnologia lo vede così
16:55
It doesn't recognizericonoscere an ironicironico smileSorriso, or a happycontento smileSorriso,
388
997000
3000
senza riconoscerlo come ironico, felice,
16:58
or a frustratedfrustrato smileSorriso.
389
1000000
1000
o frustrato.
16:59
So it did take humansgli esseri umani to kindgenere of pushspingere it one way or anotherun altro.
390
1001000
3000
Ci volevano gli umani per portarlo ad essere l'una cosa o l'altra.
17:02
But we endedconclusa up callingchiamata the entireintero processprocesso
391
1004000
3000
Abbiamo finito per chiamare l'intero processo
17:05
and all the technologytecnologia "emotionemozione capturecatturare,"
392
1007000
2000
e la sua tecnologia "emotion capture",
17:07
as opposedcontrario to just motionmovimento capturecatturare.
393
1009000
1000
per differenziarlo dalla semplice "motion capture".
17:08
Take anotherun altro look.
394
1010000
2000
Guardate ancora:
17:11
BradBrad PittPitt: Well, I heardsentito mommaMomma and TizzyTizzy whispersussurro,
395
1013000
2000
Brad Pitt: Beh, sai... la mamma e Tizzy bisbigliando dicevano
17:13
and they said I was gonna diemorire soonpresto,
396
1015000
2000
che sarei morto presto ma...
17:15
but ... maybe not.
397
1017000
2000
può darsi di no.
17:37
EUDELL'UNIONE EUROPEA: That's how to createcreare a digitaldigitale humanumano in 18 minutesminuti.
398
1039000
3000
Ed Ulbrich: Ecco come creare una testa digitale in 18 minuti!
17:40
(ApplauseApplausi)
399
1042000
3000
(Applauso)
17:48
A couplecoppia of quickveloce factoidsFattoidi;
400
1050000
2000
Giusto un paio di dati:
17:50
it really tookha preso 155 people over two yearsanni,
401
1052000
4000
abbiamo impiegato 155 persone e due anni di lavoro,
17:54
and we didn't even talk about 60 hairstylesAcconciature and an all-digitalcompletamente digitale haircuttaglio di capelli.
402
1056000
4000
per non parlare delle 60 pettinature con relativo taglio digitale.
17:58
But, that is BenjaminBenjamin. Thank you.
403
1060000
3000
E alla fine, ecco Benjamin. Grazie.
Translated by Francesca Bertolotto
Reviewed by Marco Cevoli

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ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Ed Ulbrich | Speaker | TED.com