The magic ingredient that brings Pixar movies to life | Danielle Feinberg

770,456 views ・ 2016-04-28

TED


אנא לחץ פעמיים על הכתוביות באנגלית למטה כדי להפעיל את הסרטון.

מתרגם: Ronit Kfir מבקר: Ido Dekkers
00:12
When I was seven years old,
0
12950
1676
כשהייתי בת שבע,
00:14
some well-meaning adult asked me what I wanted to be when I grew up.
1
14650
4111
מבוגר אחד עם כוונות טובות שאל אותי מה ארצה להיות כשאגדל.
00:18
Proudly, I said: "An artist."
2
18785
2018
עניתי בגאווה: "אמנית!"
00:20
"No, you don't," he said,
3
20827
1361
"לא, את לא!" הוא אמר.
00:22
"You can't make a living being an artist!"
4
22212
2282
"אי אפשר להתפרנס מלהיות אמנית!".
00:24
My little seven-year-old Picasso dreams were crushed.
5
24915
3075
חלומות של ילדה בת שבע להיות פיקאסו התרסקו.
אבל אספתי את עצמי,
00:28
But I gathered myself,
6
28014
1672
00:29
went off in search of a new dream,
7
29710
1859
יצאתי לחפש חלום אחר,
00:31
eventually settling on being a scientist,
8
31593
2858
ולבסוף החלטתי להיות מדענית,
00:34
perhaps something like the next Albert Einstein.
9
34475
2644
אולי משהו כמו אלברט איינשטיין הבא.
00:37
(Laughter)
10
37783
1941
(צחוקים)
[מדענית לעתיד]
00:40
I have always loved math and science,
11
40086
2001
מאז ומעולם אהבתי מתמטיקה ומדעים,
00:42
later, coding.
12
42111
1511
מאוחר יותר, כתיבת קוד.
00:43
And so I decided to study computer programming in college.
13
43646
3019
וכך, החלטתי ללמוד תכנות מחשבים בקולג'.
00:47
In my junior year,
14
47312
1151
בשנה הראשונה שלי,
00:48
my computer graphics professor showed us these wonderful short films.
15
48487
3791
המרצה שלי לגרפיקה ממוחשבת הראה לנו כמה סרטים קצרים נפלאים.
00:52
It was the first computer animation any of us had ever seen.
16
52917
3211
זו היתה אנימציית המחשב הראשונה שאי פעם ראינו.
00:56
I watched these films in wonder, transfixed,
17
56566
2780
צפיתי בסרטים האלו בפליאה, מרותקת.
00:59
fireworks going off in my head,
18
59370
2211
זיקוקים עפים לי במוח,
01:01
thinking, "That is what I want to do with my life."
19
61605
2798
וחשבתי : "זה מה שאני רוצה לעשות בחיים שלי".
01:05
The idea that all the math, science and code I had been learning
20
65006
3533
הרעיון שכל המתמטיקה, המדע והקוד שלמדתי
01:08
could come together to create these worlds and characters
21
68563
3138
יכולים להתאחד כדי ליצור את העולמות והדמויות
01:11
and stories I connected with,
22
71725
1862
והסיפורים שהתחברתי אליהם,
01:13
was pure magic for me.
23
73611
1531
היה קסם מוחלט עבורי.
01:16
Just two years later, I started working
24
76126
1889
רק שנתיים אחר כך, התחלתי לעבוד
01:18
at the place that made those films, Pixar Animation Studios.
25
78039
3019
במקום שיצר את הסרטים האלו, אולפני האנימציה של פיקסאר.
01:21
It was here I learned how we actually execute those films.
26
81082
2730
שם למדתי כיצד אנחנו ממש מוציאים את הסרטים האלו לפועל.
01:24
To create our movies,
27
84303
1159
כדי ליצור את הסרטים שלנו,
01:25
we create a three-dimensional world inside the computer.
28
85486
2769
אנחנו יוצרים עולם תלת ממדי בתוך המחשב.
01:28
We start with a point that makes a line that makes a face
29
88922
3603
אנחנו מתחילים בנקודה, שיוצרת קו, שיוצר פנים,
01:32
that creates characters,
30
92549
1708
שיוצר דמויות,
01:34
or trees and rocks that eventually become a forest.
31
94281
2672
או עצים ואבנים שבסופו של דבר הופכים ליער.
01:37
And because it's a three-dimensional world,
32
97326
2112
ובגלל שזהו עולם תלת ממדי,
01:39
we can move a camera around inside that world.
33
99462
2396
אנחנו יכולים להיז את המצלמה סביב בתוך העולם הזה.
01:43
I was fascinated by all of it.
34
103004
2413
אני הוקסמתי מכל זה.
01:45
But then I got my first taste of lighting.
35
105441
2281
אבל אז קיבלתי את הטעימה הראשונה של תאורה.
01:48
Lighting in practice is placing lights inside this three-dimensional world.
36
108581
3649
תאורה למעשה היא הצבת אורות בתוך העולם התלת ממדי הזה.
01:52
I actually have icons of lights I move around in there.
37
112254
2720
ממש יש לי אייקונים של אור, שאני מזיזה שם בפנים.
01:54
Here you can see I've added a light,
38
114998
1722
כאן אתם יכולים לראות שהוספתי אור,
01:56
I'm turning on the rough version of lighting in our software,
39
116744
2864
אני מדליקה את הגרסה הראשונית של תאורה בתוכנה שלנו,
01:59
turn on shadows
40
119632
1231
מדליקה את הצללים,
02:00
and placing the light.
41
120887
1404
ומציבה את האור.
02:02
As I place a light,
42
122315
1167
כשאני ממקמת את האור,
02:03
I think about what it might look like in real life,
43
123506
2712
אני חושבת על איך הוא עשוי להיראות בחיים האמיתיים,
02:06
but balance that out with what we need artistically and for the story.
44
126242
3926
אבל מאזנת את זה עם מה שאנחנו צריכים מבחינה אמנותית ובשביל הסיפור.
02:10
So it might look like this at first,
45
130981
3150
כך שזה יכול להיראות ככה בהתחלה,
02:14
but as we adjust this and move that
46
134155
2414
אבל כשאנחנו מתאימים את זה ומזיזים את ההוא,
02:16
in weeks of work,
47
136593
1545
במשך שבועות של עבודה,
02:18
in rough form it might look like this,
48
138162
2215
זה עשוי להיראות ככה בגרסה ראשונית:
02:21
and in final form, like this.
49
141252
2149
ובגרסה הסופית, ככה:
02:28
There's this moment in lighting that made me fall utterly in love with it.
50
148306
4051
ישנו רגע מסוים בתאורה שגרם לי לגמרי להתאהב בזה.
02:32
It's where we go from this
51
152381
1750
זה כשאנחנו עוברים מזה
02:34
to this.
52
154807
1214
לזה.
02:36
It's the moment where all the pieces come together,
53
156045
2536
זה הרגע בו כל החלקים מתחברים יחד,
02:38
and suddenly the world comes to life
54
158605
2603
ולפתע העולם הזה מתעורר לחיים
02:41
as if it's an actual place that exists.
55
161232
2388
כאילו זה מקום שקיים באמת.
02:44
This moment never gets old,
56
164009
1707
הרגע הזה לעולם אינו מזדקן,
02:45
especially for that little seven-year-old girl that wanted to be an artist.
57
165740
3868
במיוחד בשביל הילדה בת השבע הזו שרצתה להיות אמנית.
02:49
As I learned to light,
58
169632
1153
ככל שלמדתי להאיר,
02:50
I learned about using light to help tell story,
59
170809
2531
למדתי להשתמש באור כדי לעזור לספר סיפור,
02:54
to set the time of day,
60
174442
1731
לקבוע את השעה ביום,
02:57
to create the mood,
61
177258
1552
כדי ליצור את האווירה,
02:59
to guide the audience's eye,
62
179978
1901
כדי להוביל את המבט של הצופים,
03:02
how to make a character look appealing
63
182850
2159
איך לגרום לדמות להיראות מושכת,
03:05
or stand out in a busy set.
64
185033
1957
או לבלוט על רקע תפאורה עמוסה.
03:08
Did you see WALL-E?
65
188224
1310
הבחנתם בוול-אי?
03:09
(Laughter)
66
189558
1039
(צחוק)
03:10
There he is.
67
190621
1213
הנה הוא.
03:13
As you can see,
68
193490
1223
כפי שאתם רואים,
03:14
we can create any world that we want inside the computer.
69
194737
2707
אנחנו יכולים ליצור כל עולם שנרצה בתוך המחשב.
03:17
We can make a world with monsters,
70
197468
2698
אנחנו יכולים ליצור עולם עם מפלצות,
03:20
with robots that fall in love,
71
200837
1829
עם רובוטים שמתאהבים,
03:23
we can even make pigs fly.
72
203291
2044
אנחנו אפילו יכולים לגרום לחזירים לעוף..
03:25
(Laughter)
73
205359
4413
(צחוק)
03:30
While this is an incredible thing,
74
210361
1777
בשעה שזהו דבר מדהים,
03:32
this untethered artistic freedom,
75
212162
2475
החופש האמנותי המשוחרר הזה,
03:34
it can create chaos.
76
214661
1982
הוא יכול ליצור כאוס.
03:36
It can create unbelievable worlds,
77
216667
2851
הוא יכול ליצור עולמות בלתי אמינים,
03:39
unbelievable movement,
78
219542
1484
תנועה בלתי אמינה,
03:41
things that are jarring to the audience.
79
221050
2150
דברים שצורמים לצופים.
03:43
So to combat this, we tether ourselves with science.
80
223224
2761
כך שכדי להילחם בזה, אנחנו קושרים את עצמנו עם מדע.
03:46
We use science and the world we know
81
226432
1974
אנחנו משתמשים במדע ובעולם שאנחנו מכירים
03:48
as a backbone,
82
228430
1350
בתור עמוד שדרה,
03:49
to ground ourselves in something relatable and recognizable.
83
229804
3474
כדי לבסס עצמנו במשהו שהוא בר-התייחסות וניתו לזיהוי.
03:53
"Finding Nemo" is an excellent example of this.
84
233806
2529
"מחפשים את נמו" הוא דוגמא מצויינת לזה.
03:56
A major portion of the movie takes place underwater.
85
236359
2645
חלק גדול מהסרט מתרחש מתחת למים.
03:59
But how do you make it look underwater?
86
239028
2250
אבל איך נגרום לזה להיראות מתחת למים?
04:01
In early research and development,
87
241302
1631
במחקר ופיתוח מוקדמים
04:02
we took a clip of underwater footage and recreated it in the computer.
88
242957
3898
לקחנו קטע קצר שצולם מתחת למים ויצרנו אותו מחדש על המחשב.
04:06
Then we broke it back down
89
246879
1261
אחרי זה פירקנו אותו בחזרה
04:08
to see which elements make up that underwater look.
90
248164
2774
כדי לראות אילו אלמנטים יוצרים את המראה התת-ימי הזה.
04:11
One of the most critical elements
91
251526
1607
אחד מהאלמנטים הקריטיים ביותר
04:13
was how the light travels through the water.
92
253157
2182
היה האופן בו האור נע דרך המים.
04:15
So we coded up a light that mimics this physics --
93
255363
2796
אז כתבתנו בקוד אור שמחקה את הפיסיקה הזאת-
04:18
first, the visibility of the water,
94
258183
1744
ראשית, הנראות של המים,
04:19
and then what happens with the color.
95
259951
2109
ואז מה שקורה עם הצבעים.
04:22
Objects close to the eye have their full, rich colors.
96
262503
3542
לאובייקטים שקרובים לעין יש את צבעיהם המלאים והעשירים.
04:26
As light travels deeper into the water,
97
266069
2203
כשהאור מטייל עמוק יותר לתוך המים,
04:28
we lose the red wavelengths,
98
268296
1910
אנחנו מאבדים את אורך הגל האדום,
04:30
then the green wavelengths,
99
270230
1344
ואז את אורך הגל הירוק,
04:31
leaving us with blue at the far depths.
100
271598
2350
ונשארים עם הכחול בעומקים הרחוקים.
04:34
In this clip you can see two other important elements.
101
274666
3100
בקליפ הזה אתם יכולים לראות עוד שני אלמנטים חשובים.
04:37
The first is the surge and swell,
102
277790
2022
הראשון הוא הנחשולים והגאות,
04:39
or the invisible underwater current
103
279836
1717
או הזרם התת-מימי הבלתי נראה
04:41
that pushes the bits of particulate around in the water.
104
281577
3185
שדוחף את החלקיקים שזזים במים.
04:44
The second is the caustics.
105
284786
2017
השני הוא ה"קאוסטיקס".
04:46
These are the ribbons of light,
106
286827
1510
אלו הסרטים של האור
04:48
like you might see on the bottom of a pool,
107
288361
2024
כמו אלו שתוכלו לראות על קרקעית של בריכה,
04:50
that are created when the sun bends through the crests
108
290409
2550
שנוצרים כשהשמש פוגעת ברכסים
04:52
of the ripples and waves on the ocean's surface.
109
292983
2674
של האדוות והגלים על פני האוקיינוס.
04:57
Here we have the fog beams.
110
297038
1298
כאן שי לנו את קרני הערפל.
04:58
These give us color depth cues,
111
298360
1655
אלו נותנים לנו סימנים לצבעי עומק,
05:00
but also tells which direction is up
112
300039
2095
אבל גם מלמדים איזה כיוון הוא למעלה.
05:02
in shots where we don't see the water surface.
113
302158
2276
בצילומים בהם אנחנו לא רואים את פני המים.
05:04
The other really cool thing you can see here
114
304788
2119
הדבר המגניב האחר שאתם יכולים לראות פה
05:06
is that we lit that particulate only with the caustics,
115
306931
3160
הוא שהארנו את החלק הזה רק עם הקאסוטיקס,
05:10
so that as it goes in and out of those ribbons of light,
116
310115
2658
כך שהוא נכנס ויוצא מהסרטים האלו של האור,
05:12
it appears and disappears,
117
312797
1513
הוא מופיע ונעלם,
05:14
lending a subtle, magical sparkle to the underwater.
118
314334
3069
יוצר את הנצנוץ העדין, הקסום של העולם התת-ימי.
05:18
You can see how we're using the science --
119
318530
2542
אפשר לראות איך אנחנו משתמשים במדע-
05:21
the physics of water, light and movement --
120
321096
2876
בפיסיקה של המים, האור והתנועה-
05:23
to tether that artistic freedom.
121
323996
2046
כדי לרסן את החופש האמנותי הזה.
05:26
But we are not beholden to it.
122
326570
2321
אבל אנחנו לא מחויבים אליו.
05:28
We considered each of these elements
123
328915
1799
אנחנו שוקלים כל אחד מהאלמנטים האלו
05:30
and which ones had to be scientifically accurate
124
330738
3014
ואילו מתוכם חייבים להיות מדויקים מדעית
05:33
and which ones we could push and pull to suit the story and the mood.
125
333776
4082
ואילו יכולנו לדחוף ולמשוך כדי להתאים לסיפור ולאווירה.
05:37
We realized early on that color was one we had some leeway with.
126
337882
3809
די מוקדם הבנו, שעם צבע יש לנו מרחב תמרון.
05:41
So here's a traditionally colored underwater scene.
127
341715
2612
אז הנה סצינה תת-מימית שמוארת באופן מסורתי.
05:44
But here, we can take Sydney Harbor and push it fairly green
128
344351
2841
אבל כאן אנחנו יכולים לקחת את נמל סידני ולהפוך אותו די ירוק
05:47
to suit the sad mood of what's happening.
129
347216
2260
כדי להתאים לאווירה העצובה של מה שקורה.
05:50
In this scene, it's really important we see deep into the underwater,
130
350315
3259
בסצינה הזאת, זה ממש חשוב שנראה עמוק לתוך המים
05:53
so we understand what the East Australian Current is,
131
353598
2667
כך שנוכל להבין מהו הזרם המזרח אוסטרלי,
05:56
that the turtles are diving into and going on this roller coaster ride.
132
356289
3388
אליו הצבים צוללים כמו שעולים על רכבת הרים.
05:59
So we pushed the visibility of the water
133
359701
1937
אז שינינו את הנראות של המים
06:01
well past anything you would ever see in real life.
134
361662
2703
הרבה מעבר למה שאי פעם תראו בחיים האמיתיים.
06:04
Because in the end,
135
364843
1162
בגלל שבסופו של דבר,
אנחנו לא מנסים לשחזר עולם שהוא נכון מדעית,
06:06
we are not trying to recreate the scientifically correct real world,
136
366029
4624
06:10
we're trying to create a believable world,
137
370677
2040
אנחנו מנסים ליצור עולם מהימן,
06:12
one the audience can immerse themselves in to experience the story.
138
372741
3947
כזה שהצופים יכולים לשקוע בו כדי לחוות את הסיפור.
06:17
We use science to create something wonderful.
139
377344
2723
אנחנו משתמשים במדע כדי ליצור משהו מופלא.
06:20
We use story and artistic touch to get us to a place of wonder.
140
380522
4296
אנחנו משתמשים בסיפור ובמגע אמנותי כדי להביא אותנו אל מקום של פלא.
06:25
This guy, WALL-E, is a great example of that.
141
385578
2476
הברנש הזה, וול-אי, הוא דוגמא נהדרת לזה.
06:28
He finds beauty in the simplest things.
142
388078
2430
הוא מוצא יופי בדברים הפשוטים ביותר.
06:30
But when he came in to lighting, we knew we had a big problem.
143
390532
3089
אבל כשהוא הגיעה לשלב התאורה, ידענו שיש לנו בעיה גדולה.
06:33
We got so geeked-out on making WALL-E this convincing robot,
144
393978
3445
כל כך התאמצנו מדעית להפוך את וול-אי לרובוט משכנע,
06:37
that we made his binoculars practically optically perfect.
145
397447
3380
שממש הפכנו את המשקפת שלו למושלמת מבחינה אופטית.
06:40
(Laughter)
146
400851
1530
(צחוק)
06:43
His binoculars are one of the most critical acting devices he has.
147
403328
3994
המשקפות שלו הן אחד מאמצעי המשחק הכי קריטיים שיש לו.
06:47
He doesn't have a face or even traditional dialogue, for that matter.
148
407346
3542
אין לו פנים, או אפילו דיאלוג מסורתי, לצורך העניין.
06:50
So the animators were heavily dependent on the binoculars
149
410912
2927
כך שהאנימטורים היו תלויים מאד במשקפת שלו
06:53
to sell his acting and emotions.
150
413863
2253
כדי "למכור" את המשחק והרגשות שלו.
06:56
We started lighting and we realized
151
416510
1709
התחלנו בתאורה והבנו
06:58
the triple lenses inside his binoculars were a mess of reflections.
152
418243
4214
שהעדשה המשולשת בתוך המשקפת שלו היא חתיכת בלגאן של השתקפויות.
07:02
He was starting to look glassy-eyed.
153
422989
2053
הוא התחיל לקבל מבט מזוגג.
07:05
(Laughter)
154
425066
1724
(צחוק)
07:06
Now, glassy-eyed is a fundamentally awful thing
155
426814
3414
עכשיו, מבט מזוגג הוא בעקרון דבר איום
07:10
when you are trying to convince an audience
156
430252
2016
כשאתה מנסה לשכנע צופים
07:12
that a robot has a personality and he's capable of falling in love.
157
432292
3483
שלרובוט יש אישיות והוא מסוגל להתאהב.
07:16
So we went to work on these optically perfect binoculars,
158
436498
3524
אז הלכנו לעבוד על המשקפת המושלמת-אופטית האלו
07:20
trying to find a solution that would maintain his true robot materials
159
440046
3702
בנסיון למצוא פתרון שישמר את החומרים הרובוטיים האמיתיים שלו
07:23
but solve this reflection problem.
160
443772
1991
אבל יפתור את בעיית ההשתקפות הזאת.
07:26
So we started with the lenses.
161
446096
1458
אז התחלנו עם העדשות.
07:27
Here's the flat-front lens,
162
447578
1392
הנה העדשה השטוחה הקדמית,
07:28
we have a concave lens
163
448994
1506
יש לנו עדשה קעורה
07:30
and a convex lens.
164
450524
1257
ועדשה קמורה.
07:31
And here you see all three together,
165
451805
2105
וכאן אתם רואים את כל השלוש יחד,
07:33
showing us all these reflections.
166
453934
1885
שמראות לנו את כל ההשתקפויות האלו.
07:36
We tried turning them down,
167
456208
1630
ניסינו להחליש אותן,
07:37
we tried blocking them,
168
457862
1696
ניסינו לעמעם אותן,
07:39
nothing was working.
169
459582
1440
שום דבר לא עבד.
07:41
You can see here,
170
461786
1151
כאן אתם יכולים לראות,
07:42
sometimes we needed something specific reflected in his eyes --
171
462961
3124
לפעמים היינו זקוקים למשהו ספציפי שישתקף בעיניו
07:46
usually Eve.
172
466109
1151
בדרך כלל איב.
07:47
So we couldn't just use some faked abstract image on the lenses.
173
467284
3531
אז לא יכולנו להשתמש סתם באיזו דמות מופשטת מזויפת על העדשות.
07:50
So here we have Eve on the first lens,
174
470839
2150
אז כאן יש לנו את איב על העדשה הראשונה,
07:53
we put Eve on the second lens,
175
473013
2051
שמנו את איב על העדשה השניה,
07:55
it's not working.
176
475088
1245
זה לא עובד.
07:56
We turn it down,
177
476357
1160
אנחנו מחלישים את זה -
07:57
it's still not working.
178
477541
1676
זה עדיין לא עובד.
07:59
And then we have our eureka moment.
179
479241
2330
ואז יש לנו את רגע ה"יוריקה!" שלנו.
08:01
We add a light to WALL-E that accidentally leaks into his eyes.
180
481595
3816
הוספנו לוול-אי אור, שבטעות זולג לתוך העיניים שלו.
08:06
You can see it light up these gray aperture blades.
181
486092
3390
כאן הוא מאיר את להבי הצמצם האפורים האלו
08:10
Suddenly, those aperture blades are poking through that reflection
182
490237
3323
פתאום, להבי הצמצם האלו חודרים דרך ההשתקפות הזאת
08:13
the way nothing else has.
183
493584
1785
באופן ששום דבר לא עשה קודם.
08:15
Now we recognize WALL-E as having an eye.
184
495966
3542
עכשיו אנחנו מזהים שלוול-אי יש עין.
08:19
As humans we have the white of our eye,
185
499532
2649
כבני אדם יש לנו את הלבן של העין,
08:22
the colored iris
186
502205
1151
את הקשתית הצבעונית,
08:23
and the black pupil.
187
503380
1221
ואת האישון השחור.
08:24
Now WALL-E has the black of an eye,
188
504948
3341
עכשיו לוול-אי יש את השחור של העין,
08:28
the gray aperture blades
189
508313
1527
האפור של להבי הצמצם
08:29
and the black pupil.
190
509864
1419
ואת האישון השחור.
08:31
Suddenly, WALL-E feels like he has a soul,
191
511689
3642
לפתע, וול-אי מרגיש כאילו יש לו נשמה,
08:35
like there's a character with emotion inside.
192
515355
2878
כאילו יש דמות עם רגשות בפנים.
08:40
Later in the movie towards the end,
193
520038
1817
מאוחר יותר בסרט לקראת הסוף,
08:41
WALL-E loses his personality,
194
521879
1478
וול-אי מאבד את האישיות שלו,
08:43
essentially going dead.
195
523381
1578
למעשה מתחיל למות.
08:45
This is the perfect time to bring back that glassy-eyed look.
196
525381
3529
זהו הרגע המושלם להחזיר את המבט המזוגג הזה.
08:49
In the next scene, WALL-E comes back to life.
197
529553
2480
בסצינה הבאה, וול-אי חוזר לחיים.
08:52
We bring that light back to bring the aperture blades back,
198
532057
3183
אנחנו מחזירים את האור הזה כדי להחזיר את להבי הצמצם בחזרה,
08:55
and he returns to that sweet, soulful robot we've come to love.
199
535264
3460
והוא הופך לרובוט מתוק, מלא בנשמה, שלמדנו לאהוב.
09:02
(Video) WALL-E: Eva?
200
542444
1364
וול-אי: "אווה?"
09:06
Danielle Feinberg: There's a beauty in these unexpected moments --
201
546841
3120
יש יופי ברגעים הבלתי צפויים האלו-
09:09
when you find the key to unlocking a robot's soul,
202
549985
3566
כשאת מוצאת את המפתח לנשמתו של רובוט,
09:13
the moment when you discover what you want to do with your life.
203
553575
3163
הרגע בו את מגלה מה את רוצה לעשות עם החיים שלך.
09:17
The jellyfish in "Finding Nemo" was one of those moments for me.
204
557135
3302
המדוזות ב"מחפשים את נמו" היו אחד הרגעים האלו עבורי
09:20
There are scenes in every movie that struggle to come together.
205
560833
3219
יש סצינות בכל סרט שנאבקות להתגבש-
09:24
This was one of those scenes.
206
564076
1935
זו היתה אחת מהסצינות האלו.
09:26
The director had a vision for this scene
207
566035
2134
לבמאי היה חזון לסצינה הזו
09:28
based on some wonderful footage of jellyfish in the South Pacific.
208
568193
3808
שהתבסס על חומר מצולם נהדר של מדוזות בדרום האוקיינוס ​​השקט.
09:33
As we went along,
209
573139
1857
ככל שהתקדמנו
09:35
we were floundering.
210
575020
1453
המשכנו להתלבט.
09:36
The reviews with the director
211
576497
2089
הביקורות עם הבמאי
09:38
turned from the normal look-and-feel conversation
212
578610
2689
הפכו מהשיחה הרגילה של מראה ותחושה
09:41
into more and more questions about numbers and percentages.
213
581323
4127
ליותר ויותר שאלות על מספרים ואחוזים.
09:46
Maybe because unlike normal,
214
586085
1691
אולי מפני שלא כמו בדרך כלל
09:47
we were basing it on something in real life,
215
587800
2253
התבססנו על משהו בעולם האמיתי,
09:50
or maybe just because we had lost our way.
216
590077
2585
ואולי פשוט משום שאיבדנו את הדרך שלנו.
09:52
But it had become about using our brain without our eyes,
217
592686
3111
אבל זה הפך ללהשתמש במוח שלנו בלי העיניים,
09:55
the science without the art.
218
595821
1855
להשתמש במדע בלי האמנות.
09:58
That scientific tether was strangling the scene.
219
598251
3179
הרסן המדעי הזה חנק לנו את הסצינה.
10:02
But even through all the frustrations,
220
602534
1846
אבל אפילו דרך כל התסכול הזה
10:04
I still believed it could be beautiful.
221
604404
2035
עדיין האמנתי שזה יכול להיות יפהפה.
10:06
So when it came in to lighting,
222
606463
1659
אז כשזה הגיע לתאורה
10:08
I dug in.
223
608146
1231
צללתי פנימה.
10:10
As I worked to balance the blues and the pinks,
224
610149
3291
כשעבדתי על איזון בין הכחולים לוורודים,
10:13
the caustics dancing on the jellyfish bells,
225
613464
2816
הקאוסטיקס שרוקדים על פעמוני המדוזות,
10:16
the undulating fog beams,
226
616304
2174
קרני הערפל הגליות,
10:18
something promising began to appear.
227
618502
2422
משהו מבטיח החל להופיע.
10:21
I came in one morning and checked the previous night's work.
228
621686
3227
בוקר אחד הגעתי ובדקתי את העבודה של הלילה הקודם
10:24
And I got excited.
229
624937
1476
והתלהבתי.
10:26
And then I showed it to the lighting director
230
626437
2108
ואז הראיתי את זה למנהלת התאורה
10:28
and she got excited.
231
628569
1175
והיא התלהבה.
10:29
Soon, I was showing to the director in a dark room full of 50 people.
232
629768
4416
אחרי זה, הראיתי את זה לבמאי בחדר חשוך עם חמישים איש.
10:34
In director review,
233
634563
1263
בצפיה של הבמאי
10:35
you hope you might get some nice words,
234
635850
2058
את מקווה לקבל כמה מילים טובות,
10:38
then you get some notes and fixes, generally.
235
638349
2296
ואז עוד רשימות ותיקונים, בדרך כלל.
10:41
And then, hopefully, you get a final,
236
641408
2437
ואז, במקרה הטוב, את מקבלת אישור
10:43
signaling to move on to the next stage.
237
643869
2048
סופי להתקדם לשלב הבא.
10:46
I gave my intro, and I played the jellyfish scene.
238
646462
3368
הצגתי את ההקדמה שלי, והראיתי את סצינת המדוזות.
10:50
And the director was silent for an uncomfortably long amount of time.
239
650703
3852
והבמאי היה בשקט לפרק זמן ארוך באופן לא נוח.
10:55
Just long enough for me to think,
240
655240
2507
בדיוק מספיק זמן בשבילי לחשוב:
10:57
"Oh no, this is doomed."
241
657771
1856
"אוי לא, זה אבוד."
11:00
And then he started clapping.
242
660919
1760
ואז הוא התחיל למחוא כפיים.
11:03
And then the production designer started clapping.
243
663381
2392
ואז המעצב הראשי התחיל למחוא כפיים,
11:06
And then the whole room was clapping.
244
666240
2144
ואז כל החדר מחא כפיים.
11:14
This is the moment that I live for in lighting.
245
674285
3086
זהו הרגע עבורו אני חיה בתאורה.
11:17
The moment where it all comes together
246
677395
2163
הרגע הזה בו הכל מתחבר יחד
11:19
and we get a world that we can believe in.
247
679582
2647
ואנחנו מקבלים עולם בו אנחנו יכולים להאמין.
11:22
We use math, science and code to create these amazing worlds.
248
682718
3888
אנחנו משתמשים במתמטיקה, מדע וקוד כדי ליצור את העולמות המופלאים האלו.
11:27
We use storytelling and art to bring them to life.
249
687030
2846
אנחנו משתמשים באמנות הסיפור ובאמנות כדי להפיח בהם חיים.
11:30
It's this interweaving of art and science
250
690440
4011
זהו השילוב של אמנות ומדע
11:34
that elevates the world to a place of wonder,
251
694475
3663
שמרומם את העולם למקום של פלא,
11:38
a place with soul,
252
698162
1633
מקום עם נשמה,
11:39
a place we can believe in,
253
699819
1770
מקום שאנחנו יכולים להאמין לו,
11:42
a place where the things you imagine can become real --
254
702262
3341
מקום בו הדברים שדמיינת יכולים להתגשם -
11:47
and a world where a girl suddenly realizes
255
707071
3212
...ועולם בו ילדה קטנה לפתע מבינה
11:50
not only is she a scientist,
256
710307
2160
שלא רק שהיא מדענית,
11:52
but also an artist.
257
712491
1315
אלא גם אמנית.
11:54
Thank you.
258
714544
1151
תודה.
11:55
(Applause)
259
715719
3280
(מחיאות כפיים)
על אתר זה

אתר זה יציג בפניכם סרטוני YouTube המועילים ללימוד אנגלית. תוכלו לראות שיעורי אנגלית המועברים על ידי מורים מהשורה הראשונה מרחבי העולם. לחץ פעמיים על הכתוביות באנגלית המוצגות בכל דף וידאו כדי להפעיל את הסרטון משם. הכתוביות גוללות בסנכרון עם הפעלת הווידאו. אם יש לך הערות או בקשות, אנא צור איתנו קשר באמצעות טופס יצירת קשר זה.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7