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Dingjun Mountain

Un court métrage d’IA à l’esthétique live action : un vétéran atteint de la maladie d’Alzheimer entend les coups de tambour familiers de l’opéra de Pékin lors d’un incendie nocturne dans un immeuble, voit dans les flammes un champ de bataille antique et fonce à contre-courant de la foule en fuite pour sauver un enfant piégé.

Auteur: Ralph
Dingjun Mountain

Description

Dingjun Mountain suit Zhou Jianguo, un vétéran atteint de la maladie d’Alzheimer. Lorsqu’un immeuble prend feu une nuit et qu’un petit garçon, Doudou, s’y retrouve piégé, les coups de tambour familiers de l’opéra de Pékin réveillent chez Zhou des instincts militaires profondément ancrés. Voyant dans l’immeuble en flammes un champ de bataille antique, il fonce à contre-courant de la foule en fuite et sauve l’enfant. Une fois le danger passé, la maladie lui reprend sa mémoire, mais ses voisins se souviennent de son courage.

Le film mêle l’opéra de Pékin traditionnel à l’histoire d’un héros ordinaire : même quand la maladie dérobe sa mémoire à quelqu’un, son sens intime du devoir demeure. Il est dédié aux héros oubliés qui vivent parmi les gens ordinaires.

La bande-son d’opéra de Pékin porte la narration, et des fondus enchaînés séparent la réalité des hallucinations du protagoniste. En tant que court métrage d’IA à l’esthétique live action, il équilibre des scènes d’incendie réalistes et des visuels de fantasy de style chinois, et un travelling unidirectionnel en ouverture présente efficacement le passé des personnages.

En préproduction, ChatGPT a servi à peaufiner le scénario et les storyboards, et gpt-image-2 a produit les assets graphiques. Les séquences ont été générées avec des outils d’IA comme TapNow, et le montage, la voix off et l’étalonnage ont été réalisés dans CapCut.

Comment Tripo a été utilisé

Tripo a fourni les assets 3D pour la prévisualisation des plans, un outil d’appui essentiel du pipeline de production.

  • Décors et accessoires : les modèles de décors et d’accessoires générés par Tripo ont été importés dans le Director Stage de TapNow pour prévisualiser les plans, rompant avec les essais à l’aveugle reposant uniquement sur les prompts.
  • Mettre en scène d’abord, générer ensuite : gpt-image-2 a produit les assets graphiques en préproduction, Tripo a fourni les assets 3D, et TapNow s’en est servi pour finaliser la mise en place des caméras avant de générer les séquences d’IA à l’esthétique live action.

Film

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