Fluencia mecánica de Darren wallace

Este es un cortometraje creado como un proyecto escolar en la academia JMC, el objetivo era integrar CGI con escenas de acción en vivo, obteniendo la mayor fluidez posible y por supuesto tener una historia entretenida. Fluencia mecánica fue un esfuerzo de equipo y no podría a ver sido posible sin Mateo Parsons y Rebecca Knight, ambos compañeros de clase.

Cuando ya tuvieron la historia cerrada, empezaron a diseñar el robot. Debía tener una mirada espeluznante, pero también la capacidad de aparecer amable cuando sea necesario. Estos diseños son el resultado de la colaboración en equipo. Teníamos una idea aproximada de cómo el robot podría hacer este cambio desde espeluznante a amistoso con sus expresiones faciales y el diseño de la boca. Aunque estos conceptos fueron difíciles.

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Optaron por usar 3DS Max para esta etapa, ya qué encontraron más apropiadas la herramientas de 3DS Max, que las de Autodesk Maya.

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Compraron una bola hueca de acero, altamente reflectante para ayudar a crear imágenes HDR esféricas para ayudar en la iluminación y los reflejos. Había utilizando antes las imágenes HDR para iluminar, pero este fue el primer intento de crear una propia. Tomé fotografías de la pelota desde tres ángulos diferentes y cada ángulo fotografió nueve veces desde muy baja a muy alta exposición. Nueve niveles es una exageración, pero quería ir a lo seguro. Utilizaron Photoshop para combinar las diferentes exposiciones en tres imágenes HDR. HDRShop se utilizó para desenvolver las imágenes, a continuación, de nuevo a Adobe Photoshop para combinar las tres imágenes en una sola HDR esférica lista para usar. La cámara qué se utilizó para todo, fue una Canon 600D.

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Una vez que había modelado todas las partes importantes del robot, llegó la hora de ponerle texturas. Utilizaron ​​ZBrush para generar todos los mapas necesarios, color, brillante y normal. Para darle más detalle al modelado se utilizaron mapas alfa de pixologic, com. Estábamos de acuerdo en darle un aspecto viejo, usado y sucio, con astillas y rayado. Para el pintado se utilizó únicamente los valores de escala de grises y luego se tomaron los mapas generados en Adobe Photoshop para añadir color, etc Nunca terminé la textura qué se puede ver en sus muslos.

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La plataforma para él Riggin fue básicamente una plataforma humanoide típica, a excepción del hueso de la pierna, donde se utilizó una mezcla entre caballo y perro.

La plataforma sí tenía IK / FK conmutado para las armas, se utiliza FK para casi todos los renders. Los pies estaban configurados controles pel de pie.

Había algunos controles faciales, pero con una configuración muy básica. Utilizamos la característica de entidad de referencia de Maya para hacer referencia a un archivo de plataforma para cada toma, el Rig no es perfecto y tuvieron que actualizar algunas referencias y ajustar manualmente algunos render.

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Utilizaron Vray ya que lo encontraron más rápido y fácil que Mental Ray, la configuración de render pasa por que pudieran tener más control a la hora de componer.

El desenfoque de movimiento se realizó en la postproducción, usando Nuke. Los pases ZDepth fueron utilizados en algunos de los primeros planos de profundidad de campo.

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Mateo y Rebecca utilizan After Effects y matchmover para crear las escenas donde aparece en primer plano lo que ve el robot. Los gráficos y las metas fueron creados mediante fotogramas clave creados manualmente, pero los marcadores de seguimiento se realizaron utilizando el seguimiento automático de matchmovers, entonces los puntos de seguimiento se importaron a Maya como localizadores y luego vuelven a render mediante un simple Playblast.

Los canales RGB fueron ligeramente compensados ​​entre sí para conseguir un efecto de aberración cromatica y After Effects se utilizó para conseguir el aspecto de un televisor viejo.

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Nuke se utilizó para lograr el desenfoque de movimiento y los efectos de profundidad de campo, algunas otras técnicas se han conseguido con AE.

La iluminación HDRI funcionó tan bien que sólo tenía que hacer una ligera corrección de color, el enmascaramiento y el seguimiento 2D.

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La conclusión de tamaño trabajo es que ha sido tan divertido como complicado por momentos, pero en general todo fue bastante bien, sobre todo para ser el primer proyecto de esta naturaleza. La próxima vez habría que probar antes todas las técnicas que van a utilizar y tener más tiempo.

Un agradecimiento especial a mi equipo Mateo Parsons y Rebecca Knight. Nuestros mentores Kim Edwards y Barra Clifton. Y por supuesto al sonido aportado por John Bartels. JMC Academia.

Más información sobre Darren Walláce.