側拍組 : 如何拍出好看的照片

撰文者 / 黃啟益

利用影像敘事來思考構圖

在動畫節上能夠拍出好的照片並非只是人帶著相機進去電影院拍照而已，經過之前北美館移地教學實際拍攝後我也學到了不少經驗。
在一個活動上拍出好的照片重要的一點是，可以利用影像敘事來思考構圖。一張照片並非只有單純的對著人物拍攝，進一步讓照片當中出現的人物都是我們可以思考的細節。
以拍攝重要來賓來說，我們可以拍攝對象是誰與誰並且做了什麼互動，誰跟誰在對談。更進一步的藉由觀察來賓的個性進而捕捉來賓的表情神態呈現來賓各自的人格特質，例如某導演是個熱情的人，那我們就可以更多的拍攝導演熱情的一面。
拍攝觀眾的時候，我們也可以選擇拍攝像是對著鏡頭活潑互動的、專心看著台上的樣子，盡量迴避拍攝正在滑手機或是打哈欠的觀眾。

思考拍攝角度上的細節

思考完人物與場景之後，接下來是思考拍攝角度，我認為拍攝人物的重點在於我們可以盡量的避開正面拍攝臉部的角度，因為拍攝人臉時，對於更好的臉部肌肉起伏的呈現方式應是正面以眼睛為臉部中心以橫軸偏45度角的位置拍攝，如此一來五官就能夠顯得立體。並且縱軸角度盡量的不低於眼睛橫軸水平，這樣就能顯得下巴比較不方。以上就能保證活動多張拍攝下能保有更多更好的人像照片品質。另外補充一個細節，在拍攝人物時，假如這張照片將會是與觀眾做互動的照片的話，也切忌勿急著按下快門，不妨停等個幾秒鐘確保被拍攝對象做好準備與表情管理後按下快門較容易捕捉到理想的畫面。

設定上的細節

接下來是實際進入電影院拍攝後會遇到的最大問題，是在於對焦跟曝光的問題，由於電影院在室內，相較於我們一般常拍攝的地點為室外的習慣來說其實亮度相對的非常低，所以我們需要在曝光、快門、光圈上找到一個絕佳的比例。對焦的部分由於大部分拍攝人物時，人物會小幅移動，我們要確保更大量的照片人物都能夠對焦，這時候我們會將快門速度調快，同時增加曝光率。
這時候我們就能夠在拍出清楚的人像基底之下，在亮度上做調整，這時候我們可以先進行實驗，以膚色作為標準畢竟活動的側拍主題都只圍繞著拍攝人物為主，所以我們可以找一個膚色正常偏黑的同學進行實驗，試著調整亮度至此膚色的同學能夠不至於看起來太黑，以這個為基準的話就能夠確保每個觀眾與來賓拍出來的照片都會比較好看一些。

結語

雖然過往也有過不少側拍經驗，在側拍組也讓我學到在不同場地與場合之下，攝影上除了一昧的拍攝大量照片以外，我們還可以針對一些我們以往沒注意過的細節，接下來我們還能夠對於攝影的技術與知識更多的磨練之後想必也會成長出更多的心得。以上的拍攝經驗統整過後也能夠在日後為側拍組開的工作坊上促進側拍技術與經驗之間的交流。

低成本製作的Ai 工作流

撰文/丁佑鈞 陳紀臻

1低成本製作遇到的挑戰?

在低成本製作的種種框架之下，要兼顧畫面以及角色表演等種種要素，可說是非常困難，而近年來人工智慧的興起和廣泛運用讓創作這件事情漸漸的不再被技術與成本所限制，而對於個人創作者或小團隊來說無疑是一個關鍵的趨勢。本文將以動態捕捉技術結合人工智慧做一些實驗以及應用總結。

傳統動作捕捉技術雖然能帶來高品質的角色動態，但其所需的設備成本與技術門檻往往令創作者卻步。像是 Vicon、Xsens 等系統，不僅本身價格高昂，還需搭配多機攝影、專業穿戴裝置與校正空間，對於資源受限的創作者來說幾乎不具可行性。而另一種替代方案是利用現成動作庫，例如 Adobe Mixamo 提供的大量預設動作。然而，這類素材常受限於固定骨架格式與特定角色尺寸，動作之間也缺乏敘事連貫性與情緒張力，難以完全滿足創作者對原創性的需求。

2如何透過Ai 在有限資源下提升品質?

當創作資源不足、時間壓力緊迫、表演需求卻又不斷提高時，動作設計成為低成本製作中最容易被犧牲、也最可能影響品質的關鍵環節。這樣的結構性困境，使得許多作品在視覺風格或美術設計上已有一定完成度，卻因角色動畫品質不佳而難以說服觀眾。在這樣的背景下，AI 動作捕捉的興起，開始為低成本創作帶來全新的可能。只需一支手機與一段錄影畫面，即可捕捉現實動作，轉換為3D角色可用的動畫數據。這樣的轉變，代表的不只是技術門檻的降低，更是創作流程的重組與效率的革命。

目前市面上已有多種基於 AI 的動作捕捉工具，如 Plask、Rokoko Video、DeepMotion 等，它們大多數能透過 2D 影片或單一攝影機畫面推算人體骨架動作，並輸出可直接匯入 3D 軟體的動畫資料。使用者僅需透過手機或相機拍攝一段簡單的動作演出，即可產出自然流暢的動畫，無需穿戴感測設備，也無需進行複雜的資料清理。

AI Mocap 不能是一種具取代性質的速成工具。當其與分鏡設計、角色性格及鏡頭語言結合時，反而更能釋放創作者的表演潛力。而非單純的應用。在實踐中，AI Mocap 允許創作者親自入鏡演出角色動作，這種「以演代畫」的方式，能讓角色動態更加貼近劇情需求，動作邏輯更具說服力，在傳統reference的基礎上，使視覺語言上的溝通更加流暢與明瞭。

此外，這類工具在可複用性上也具有優勢。一旦某個動作被成功轉換為動畫檔案，就能快速應用在不同角色、不同場景中，成為素材庫的一部分，供未來改編、變體。對於需要高產能、低成本的專案來說，這種模組化資源的建立，尤為關鍵。

總體而言，AI Mocap 並非是對於傳統動畫單純的替代工具，它更像是一種補位型技術，在資源短缺時提供合理品質，方便團隊或個人的溝通與想法傳達。

3實驗案例與分析

我們這次使用了plask Ai 來做動態捕捉，老實說我一開始不抱太大的期望，但是運算出來的結果讓我蠻出乎意料的，就像我上文提到，只需要用一個角度的影片就可以生成3d的動作，而這次動態捕捉我用攝影機設計鏡頭他也沒有什麼破綻。我認為可以改進的目標是避免不必要的抖動以及動態還是有一點僵硬，可能技術限制所以對於重心的掌握還不太敏銳。

我認為手key動畫永遠不會被取代掉，人類以及Ai 的本質差別我認為在於意識，對於動態的意識、對於表情的意識、甚至前後行為的意識都有細微的差距。雖然我這麼認為，但是不免會擔心最終兩者會趨向極限的相似。

單純以現在的技術發展，我認為超適合這個功能的工作就是動態腳本了（或是layout類前期的製程）因為對於前期的製作流程來說，會需要很多的修改以及創意的激盪，對於動畫師來說就是頭痛的一件事情了，不斷地修修改改也不是辦法，於是這個運用實驗可以讓所有人的人生都過的輕鬆許多，創意發想團隊只需要提出點子實拍就可以交給人工智慧運算。非常適合小成本的動畫製作團隊。

https://www.youtube.com/watch?v=5En-Pz9BIkA

見證一場對話──走進動畫背後的聲音

訪談組/雷子萱、王郁馨

　　「我想知道這個作品怎麼誕生的？」、「這部動畫是你在半夜構思的嗎？、」「角色造型為什麼選這樣的色彩？」……在關渡動畫節的放映後座談或 QA 時，我們經常聽到觀眾提出這類問題。他們不只是關注畫面呈現，而是對創作背後的思考與經歷感到好奇。

　　作為訪談組，我們的工作就是把這些聲音整理下來，讓觀眾能夠更理解作品的形成，也讓創作者有機會好好說出自己的故事。這不只是記錄，更像是把動畫節當作一場延續中的對話空間。

訪談不只是流水帳　而是故事的延伸

　　我們在訪談時，會把焦點放在作品以外的東西：創作者是怎麼想到這個主題的？角色的設計有沒有來自生活中的誰？

　　曾經有位導演分享：「我用波浪拍岸的聲音，是因為想起小時候黃昏時坐在海邊的感覺。」這樣的回答讓作品多了些個人經驗，也更容易引起觀眾的共鳴。比起談論技術規格，我們更在意的是，作品背後藏著什麼樣的情緒與記憶。

　　訪談內容的呈現方式也不只限於文字，還會搭配照片、影音紀錄，甚至聲音訪談。每一種形式，都希望能讓不同背景的觀眾找到靠近作品的方式。今年也會有線上直播的訪談活動，邀請歷屆創作者一起回顧與分享，現場與線上觀眾都能參與提問，形成一種開放的交流。

創作者不是單向的投稿者　而是社群的一部分

　　我們認為動畫節的組成不只有作品和觀眾，創作者本身也是社群的一環。在訪談過程中，有人說：「原本只是想讓作品被看到，沒想到自己也被看見了。」這句話對我們來說很重要。很多時候，創作是一件孤單的事，而動畫節提供的是一個有人在聽、有互動的空間。這些被理解的瞬間，也許就是創作者繼續創作的動力。

　　我們今年也嘗試在徵件初期開設「觀眾提問預錄區」，讓創作者可以在投稿前，先看到觀眾想問什麼。這種互動不是為了修改作品，而是讓創作者知道，這個作品可能會在哪個地方被理解、被感動。最終，在節目播映和座談現場，這些聲音就會真正對上頻率。

徵件只是起點　對話會一直發生下去

　　對我們來說，動畫節的徵件不只是選片的過程，而是一段長期交流的開端。

　　我們希望投稿者可以知道：這不只是「把作品交出去」那麼簡單，而是「把想說的話分享出來」。當你的作品被看見，也代表你的一部分被聽見，而這份回應可能會在你沒預料的地方產生作用。

　　訪談組的工作，就是在每一部動畫背後找到那段聲音，讓它們在不同媒介中留下痕跡。有時是一篇文章，有時是一段短片，有時是一場短暫但很誠懇的對話。我們期待這些累積下來的片段，能讓動畫節不只是播放作品的地方，也是一個聽見創作者聲音的空間。