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2D画像で奥行きを伝える方法

まず、フラットスクリーンには奥行きがありません。まったくありません。これが映画に行くことと演劇に行くことの違いです。 VRで作成されたものを見ていても、奥行きはありません。それはすべて幻想です。

興味深いことに、舞台美術の舞台美術家が同じ幻想を使って、舞台をより深く見せています。それでも、これは2D画像の奥行きが問題ではないという意味ではありません。そうです、あなたはそれについて考えるべきです。奥行きは、視聴者をビジュアルに引き込み、より広く、よりリアルな体験を提供するのに役立ちます。

2D画像の奥行きは、まさにそのように聞こえます。これは、フィルム内のオブジェクトの前後に3次元空間があるという錯覚です。いわゆる3D映画でさえ、実際の奥行きはなく、不気味の谷のようなジオラマの一連のフラットな画像のように見えることがよくあります。 「3D」映画は、それぞれの目に2つの異なる画像を表示することで、この奥行きの知覚を高めますが、すべての映画は、奥行きを示すために同じ一連の規則に依存しています。

それらのいくつかを見てみましょう。

収束しているように見える平行線

これは最も明白で、一般的で、単純です。線路や遠くに向かっている道路を考えてみてください。あなたはトラックが決して会わないことを知っています、しかしそれらは地平線に向かい、どこか…道…遠く…遠くで会うようです。これはあなたの心をだまして、あなたがイメージに乗り込むことができると思い込ませます。

明暗の層

奥行きを表示するもう1つの一般的な方法は、一連の明るい領域と暗い領域を用意することです。たとえば、前景に人が照らされ、後ろに暗闇があり、その後ろに何かが照らされています。これにより、3つ以上の異なるレイヤーが得られます。

明暗の層を使用し、平行線を収束させる素晴らしい古典的な例は、スティーブンスピルバーグの1981年ツールドフランスの最後のシーン、レイダース失われたアークです。

浅い被写界深度

2D画像で深度を表示する別の方法は、浅い被写界深度を使用することです。私のお気に入りのテクニックの1つは、フォアグラウンドフレーミングと呼ばれます。これは、前景の焦点が合っていないオブジェクトを使用してフレームを構築し、視聴者と被写体の間に物事があることを示す場所です。

奥行きを知覚するもう1つの方法は、前景、中景、背景のオブジェクト間で焦点を移動することです。

関心のあるレイヤー

関心のある複数のレイヤーも検討してください。たとえば、ビッグフットがクリアリングを歩いているとしましょう。最も明白で率直な方法でそれを撃つならば、それはかなり平らなショットであるかもしれません。

ただし、バックアップし、より長いレンズを使用し、鳥の群れがあなたとサスカッチの間で画面を横切って飛ぶようにすることで、ある程度の深みを加えることができます。鳥は焦点が合っていない可能性があります。それでも、彼らがしていることは、「ねえ、スペース あなたと主題の間。」

バックグラウンドに何かを置くことで、これをさらに進めることができます。湖といくつかの山を試してみてください。映画をさらに素晴らしいものにしたい場合は、クラッシュするエイリアンの宇宙船を試してみてください。したがって、実際には平らな面しかない場合でも、3つのレイヤーのアイデアがあり、そのうちの2つを使用して、静止したショットにモーションを追加することもできます。

リーディングライン

多くの場合、人々が映画の深さを考えるとき、彼らはリーディングラインを考えています。これらは実際の線であるか、多くの場合、無意識のうちに特定の方向に目を引くオブジェクトのコレクションです。線は通常、視覚的な見返りで終わります—私たちが焦点を合わせているはずのオブジェクトです。これにより、視聴者の目が画面のフィールド全体で再生され、被写体を提示するだけでなく、被写体に落ち着くことができます。興味のある地域へのガイド付きツアーと考えてください。

リード線の非常に古典的な例の1つは、ララランドのライアンゴズリングのこの画像です。 。埠頭に沿った柵と街灯の両方が、私たちを中心人物に導く線を作っています。これに加えて、同様に古典的な3分割法で構成されています。つまり、ライアンを見つけるには、フレームの正確な中央に配置されていないため、実際には少し見る必要があります。この場合、先頭の線も平行に収束しています。 Linus Sandgrenは、私たちに中間点と背景も与えてくれました—いくつかの優れた深さを提供します このシーンに。

最終アドバイス

ショットに奥行きを持たせたい場合、そしておそらくそうする場合は、これらの要素がどのように連携してその幻想を生み出すかを研究する必要があります。観察して練習すると、すぐに、視聴者がすぐに陥る可能性のある画像をキャプチャできるようになります。


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