She-Hulk: Attorney at Law, un VFX artist ha spiegato perché la CGI della protagonista è meno convincente di quella di Thanos.
Il 18 agosto ha debuttato su Disney+ She-Hulk: Attorney at Law, la nuova serie dei Marvel Studios con protagonista Tatiana Maslany nei panni di Jennifer Walters, brillante avvocato specializzato in legge per supereroi e cugina del ben più noto Bruce Banner alias Hulk (Mark Ruffalo). Lo show vede anche il ritorno di Tim Roth nel ruolo di Emil Blonsky alias Abominio, direttamente da L’Incredibile Hulk (2008).
Nel corso di un’intervista con befores & afters, Phil Cramer, supervisore dei VFX della Digital Domain, ha parlato della creazione degli effetti visivi di She-Hulk: Attorney at Law, spiegando nel dettaglio per quale motivo la CGI della Gigantessa di Giada è stata meno convincente di quella utilizzata per creare Thanos in Avengers: Infinity War (2018)
“È importante anche ricordare che Thanos era un uomo pelato e arrabbiato mentre Tatiana [Maslany] è una giovane, vivace attrice con un’ampia gamma di emozioni e le mostra in modo molto vivido sul suo volto.”
“Si è scoperto che la difficoltà era decisamente superiore rispetto a quando abbiamo creato Thanos, perché Thanos non aveva bisogno di mostrare molte emozioni. Appariva fantastico quando guardava stoicamente la telecamera o era arrabbiato. Ma con She-Hulk dovevamo mostrare un’ampia gamma di emozioni e di espressioni facciali, tra cui lei felice, ubriaca o gioiosa, e il sistema deve catturarle.”
“Così il nostro team facciale, sotto la direzione di Fabrize Visserot e Ron Miller, ha dovuto lavorare molto sui dettagli per spingere al massimo le espressioni facciali. Questo era qualcosa che non avevamo previsto, ad essere onesti, il sistema è stato spinto oltre quello che abbiamo visto prima.”
“Abbiamo utilizzato la nostra piattaforma proprietaria Masquerade 2.0, e uno degli aspetti più importanti della nuova versione è che non abbiamo più bisogno di acquisire dati di training. Normalmente, abbiamo bisogno di dati di training basati su Medusa, una rete coerente frame-to-frame di fascia alta che usiamo per addestrare il sistema per l’apprendimento automatico. Da lì, ricreavamo le prestazioni facciali ad alta risoluzione. Ora, tuttavia, siamo in grado di generare da soli utilizzando solo i dati HMC, oltre alle scansioni. Abbiamo capito che i nostri dati generati internamente sono migliori dei dati che riceviamo. Per She-Hulk, abbiamo ancora i dati di Medusa, ma alla fine non li abbiamo usati.”