在不久的将来,观众会不可分割的一部分什么是发生在VR屏幕

日期:

2018-07-15 00:25:13

的风景:

1123

评价:

1喜欢 0不喜欢

分享:

在不久的将来,观众会不可分割的一部分什么是发生在VR屏幕 Source:

<虚拟当今的现实是相当年轻的技术,尽管事实上,第一次尝试建立类似的东西是几十年前。 今天,我们可以为自己的经验的许多VR-游乐设施,以发挥很大的VR游戏,甚至表一个简短的动画VR电影。 随着时间的推移,适用范围的这一技术将会改善和深化。 你说什么,例如,关于采取直接的一部分或动画片吗? 和我们说的不是遥远的未来。 这可以很快。

<<跨id="更283122">

<去年我们告诉你的Facebook公司关闭他们的一个内部工作室故事工作室的任务是创造一个动画VR膜眼裂谷耳机。 这一方向指导Facebook认为无利可图,尽管事实上,有才华的艺术家和漫画家获得了公司一个令人印象深刻的多项大奖和最负盛名的奖项,用于短时间的存在的工作室。 幸运的是,主要部分的工作人员的故事工作室决定继续工作。 他们基于语言的工作室和目前正在几个有趣的项目的虚拟现实。

<明天的框架内,圣丹斯电影节一个年轻的工作室将提出他们的新的动画电影"狼在墙",创建在动机故事的英国作家尼尔*盖曼("美国的神","睡魔","星尘","卡洛琳"等等)。 这个超现实的故事是由盖曼下的印象是从恶梦了他4岁的女儿。 在梦中的女孩看到狼群居住在墙上她的房子。 女主角的故事,那个女孩,露西,面临着完全一样的神秘的情况。 父母不相信她,并且狼同时逐渐采取了房子和生存,从其合法主人。

<<面width="500"height="281"src="https://www.youtube.com/embed/Z5P0fs-5m28?feature=oembed"架边界="0"允许="自动播放;加密媒体"allowfullscreen>

<最有趣的在这个虚拟现实的适应者、穿的虚拟现实的耳机,将能够互动的主角。 它不会只是一个沉默的证人的事件。 虚拟字符将聊天他要求他的意见,玩游戏等等。 创作者的动画电影们相信,在这样观众会认为,他有一个真实的,你自己就是一个虚假的朋友(它特有的儿童)。 这是我的工作室将努力在未来的项目:摧毁的"四面墙"之间的观众人物在电影。 在未来他们的工作,该工作室将可能使参与的几个人在生活的动画预览,当观众将能够不仅有符,但还与。

<创始者们的工作室认为,有一天这些朋友会成为一个不可分割的一部分的我们的生活。 但是,这并不意味着人类将不可避免地是单独的。 没有。 你可以认为它只是一个不寻常的范围之外的情绪,你感觉到时观看你最喜欢的电影或电视系列。 目前,该寓言室的工作时,几个新的电影和VR项目。 让他们为访问尽可能为用户,创始人的决定,以评估他们的工作在大约1美元的每分钟的内容,这是大大低于目前的价格为类似的活动。 有时有五分钟的演示或虚拟的电影短片的其他工作室要求为15至20美元,这是不是很漂亮。

建议

怎么画的老电影和有多少成本

怎么画的老电影和有多少成本

它被认为是此前,糖很甜,草坪更绿,女孩子更漂亮。 此外,许多温馨的回忆在看黑白电影与家庭和接受从它巨大的荣幸。 "当心车","17时刻泉","去争取一些旧"、"高度"...所有的这些电影都是黑白的,但是每个人都爱他们。 现在你可以经常遇到电影的时代,但由于某些原因他们拥有所有的权力。 有一个简单的解释—;获得最高分数。 这一进程是很难的,似乎比,但人们继续这样做。 虽然我有时认为他们是做了错误的事情。 它失去了所有的魅力类型。 这是如何进行数字化记录。 你可以说或者同意以上,但更好,让...

伊隆麝香希望你快乐,新2020!

伊隆麝香希望你快乐,新2020!

伊隆*马斯有信心在2020年 亲爱的读者! 在他的代表,以及公司Tesla和美,我想简单地带你离开的假期表和由衷地祝贺新2020! 今年,在世界的高技术已经有许多不同的事件。 他们中的一些是重要和有影响力,其他人是那么明显,但几乎所有的人,一种或另一种方式,沉积在我们的记忆中。 例如,我在这里对于这一年成功地发射进入空间的数十个、码头,并成功地着陆。 星舰太,我向你保证! 嗯,也许一两个失败的试验将是。 飞船厂将能够把大多数太阳系行星 斯拉也做得很好—销售额达到创纪录的,开辟新的收费...

这个神经网络知道你怎么会看在50年。 它是如何工作的?

这个神经网络知道你怎么会看在50年。 它是如何工作的?

这已经不是什么秘密,现在神经网络最常用在摄影。 我们已经看到他们如何能够在工作与动画上一个标准的电脑和图片,去锤下更多的作品的着名艺术家。 这并不奇怪,神经网络的基础上FaceApp应用程序,在几天内得到普及,世界各地,风暴的应用存储与。 伊隆麝香,一旦被殖民火星 为什么摄影? 答案其实很简单—的照片和各种图像在线很多。 并不仅仅是一个很大的,数十亿的人! 也许照片的数量超过了地球上的人口,并且不要让所有的照片上传到互联网,他们仍然非常多。 因此,神经网络更容易培训的基础上的照片:...

评论意见 (0)

这篇文章已经没有意见,是第一个!

增加的评论