未來式互動藝術 Future-Action Interactive Art 成立至今已經7年，一直致力於運用各種新媒體技術，替每項專案賦予有趣的故事以及獨特的包裝。任偉強在「臺灣之光 4DNFT」專案中擔任拍攝的導演，同時負責影像製作和互動網頁的終端開發。邀請台灣運動國手運用 4DViews 技術拍下 9 項運動項目，分別是空手道、舉重、羽球、蝶泳、雪橇、拳擊、射箭、射擊和跨欄。

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聊聊《臺灣之光》的製作發想？

 任偉強：過去做調查發現 4DViews 與運動結合的概念並不多，外加當時 NFT 的技術剛萌芽。覺得運用 4DViews 完整的把運動員最佳姿態 360 度完整紀錄下來，並透過 NFT 作為典藏，成為區塊鏈上面的數位資產是一件有意義的事情。

因此我們進一步選擇 9 位台灣有代表性的運動員，後來經過選手的同意選擇了文姿云（空手道）、方莞靈（舉重）、王子維（羽球）、王冠閎（蝶泳）、林欣蓉（雪橇）、林郁婷（拳擊）、湯智鈞（射箭）、楊昆弼（射擊）、謝喜恩（跨欄）。

4DViews 容積擷取技術與動態捕捉的差異是什麼？

任偉強：動作捕捉首先要有現有的 3D 模型，透過攝影機記錄下骨架動作，再把骨架動作套到 3D 模型上面，當模型套上動作後會在軟體中進行微調。

4DViews 是透過 32 台攝影機從各個角度，每一幀演算模型當下的樣子。所以 4DViews 所播放的是連續的 3D 模型，後續可以從不同角度去選擇想要的畫面，一般所擷取下來的動作就不會後續再編輯。所以 4DViews 與動作捕捉最大的差別是 4DViews 能所見及得，且 1 比 1 完美地還原拍攝的當下。

可想而知 4DViews 非常適合將運動員的最佳運動姿態如實地保存下來，但還是會遇到拍攝限制，比如說：被攝者身上不能有反光的材質，否則演算過程可能會出現破面的情況。或是當我們應用 4DViews 技術來拍攝射箭選手時，如果弓箭的弦過細，4DViews 或許無法捕捉到類似髮絲那樣細微的東西。因此，在後製過程中，我們需要補足弓箭弦的不足部分。

拍攝 9 位運動員最具挑戰性的地方為何？

任偉強：拍攝上最具挑戰性的地方，是比較難在攝影棚去還原運動本身的原始情境，好比說跨欄國手，需要一段助跑然後躍起，但是 4DViews 攝影棚可拍攝範圍只有直徑 3 公尺的圓圈，跨欄國手要精準的在拍攝範圍內跳躍，因此運動員不能使出全力，所幸運動員相當專業也無損動作的完美。

另外，射箭也是拍攝相當有難度的，導演需要替國手真實準備一個箭靶，去如實完成射箭的動作，但是 4DViews 的攝影機每秒最高為 60 幀，其實拍不到箭被射出的樣子。所以，射出的箭需要靠後製來加強。以及弓弦非常細，4DViews 的攝影機是擷取不到的，所以也是要透過後製再處理。

4DViews 擷取後的畫面如何進行後製調整？

任偉強：有幾項運動後製的比例更高，像是游泳首當要件如何還原運動員在水中的姿態，導演有嘗試給予運動員腹部支撐，在半空中模擬滑水感，但是動作不如預期，於是調整成讓運動員以站姿，身體前傾擺出游泳的動作，再透過後製，以水花遮蔽腰部以下的姿態。另外，拍攝雪橇運動也是需要大量的後製。因為 4DViews 攝影棚無法設置成一個斜坡，讓運動員以雪橇滑下來，所以只有讓運動員去想像高處滑落的動作，最後，通過後期製作，加入動態雪花的特效，來營造出真實滑雪的感覺。

通常是在 4DViews 攝影棚拍攝階段就完成打光，還是須把擷取好的資料做後期的重新打光呢？

任偉強：一般在 4DViews 拍攝時，會控制光線的分布，讓每個細節都能均勻照射，才能得到良好的擷取畫面，若想營造特殊光線，需要匯入 3D 軟體好比說 Blender 或 Maya 打虛擬光線來實現。通常 4DViews 拍攝完成後格式是 .4dx 或是 .abc ， .4dx 格式需要透過外掛才能讀取， .abc 可以至 Blender 或 Maya 調整，最後再使用 After Effects 進行特效處理。

可以聊聊《臺灣之光》所拍攝完成的影像，如何打造成可互動的形式？

任偉強：其實在 4DViews NFT 的計畫，除了完整拍攝影像的內容，也希望它可在區塊鏈上被互動的，當你看到選手的各個影像，還可以從各個角度翻轉它，好像真的收藏到一個數位卡片。

然而，這些互動是透過 Unity 中進行整合，成品在網頁上呈現，供人們購買 4DNFT 收藏，另外 4DNFT 驗證方式是以 4D Live 串流技術體驗運動員 AR 影像，只要掃描 QR code 即可體驗 AR 效果。

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