Tagifuku niphnobles 是河豚品种之一。拍摄时采用特殊染料(常见的阿新蓝和茜素红)使河豚骨骼和软骨着色,然后使用酶(胃蛋白酶)消化其余组织,让它变得几乎透明,这是我研究了近 7 个月的项目。当然,这只河豚是以合乎道德的方式采购的,死后再染色,然后进行微距摄影。最后用了 212 张照片堆叠成这张微距作品。

摄影师:Arun Mohanraj
拍摄器材:佳能 EOS 7D Mark II

【cine21杂志专访(2)】接上文

翻译:
Q:抛弃孩子后 与broker一伙同行的未婚妈妈这个角色的设定非常大 因此应该是很难在固有的性格描写上体现出微妙的细节的 你在这方面有没有苦恼过的地方?

A:一想到素英 就觉得她既可怜又令人惋惜 但确实是让人害怕去触碰 不知要从哪里开始如何解决的。从未对生活有所计划这样活过来的素英 确实和他人完全不同 她是有勇气每天随心所欲的去生活的人 这样的人突然有了自己要守护的存在 因此她在比别人晚的年龄里学会了责任感。我在思考这样的人经历的变化会是什么的时候 内心里也对素英的未来甚是担忧 在抓角色的细节这个过程中 我穿梭于各种复杂的心情之间。

Q:电影中你以烟熏妆、干枯的长发登场。站在舞台上时 从头到脚设计风格也是作为制作人的重任 但是作为演员 能参与多少展现人物外貌的工作呢?

A:从制作初期会议阶段起 化妆、服装组室长们就给我们讲述了素英的具体形象 这些想法无一例外的我都很满意。在制作《broker》时 几乎没有我亲自提出想法的部分 我只是说了“只要我能做到 我想全部都采用”这样的话。正好电影是在2021年正规专辑《lilac》活动后开始拍摄的 那时因为专辑造型原因我的发质损伤了很多。 《broker》中的造型是经过五颜六色染色后又脱色的长发 在此基础上又加上黄色假发的结果。有一点让我在意的是 在专辑活动中 与我意图相反的我瘦了很多 以至于我问导演我现在的状态是否也可以 导演说素英是吃了很多苦的人 所以瘦削的样子也不错 不过希望素英能在剧情发展后期剧中人物关系变得牢固、找回生机开始 成为吃饭吃得很好的人(笑)。

Q:在电影中有一幕素英在窥探出尚贤、东秀一行的真心后 迟迟才向他们告知了自己本名的场面 虽然从表面上这不是什么大不了的瞬间 但是是一个一直以盔甲包裹自己的角色选择主动解除武装的有价值动力。想问演员李知恩在《broker》拍摄现场也有遇到这样的瞬间吗?

A:电影中有素英在某个瞬间卸掉了浓重的烟熏妆 公开真名字 卸掉妆容 露出自己的脸的场面。从卸完妆的那一刻起 我也奇怪地感到心情舒畅了 在拍摄初期 我也像素英一样故意独处的时间很多 但是从那以后好像逐渐变了。

————“你可以随意说出你的心里话。”

Q:首次担任了以影院上映为目标的长篇电影的主演 再加上与语言不同的海外著名导演一起工作 在与导演、同僚演员的沟通过程中 有没有什么新的感触?

A:我原本也是在现场属于不太说话的类型 这次也带着“前辈们如果问我什么 哪怕是问候和回答 也一定要做好”的决心(笑)因为有如果在拍摄现场玩得很开心 稍有不慎就会掉以轻心 不能将自己自己该做好的事做好的紧张感在。不过宋康昊前辈先开起了玩笑 姜东元前辈虽然沉默寡言 也用用一两句话缓解了气氛 两位在拍摄或休息的时候都就是尚贤和东秀那本身了。另外 是枝裕和导演比预想的更不介入演员自己的演绎解读 反而更多的是询问和听取我所认为的素英是什么样的。所以虽然有困难的部分 与之相反的也有非常珍贵的瞬间。

#brainnews[超话]#
NB:余维川/刘华锋教授团队基于PET评估脑动脉缺血模型造模质量
来源:神经小灵通 ,作者神经科学通报

在本文中,研究人员提出一种用图像特征提取的方法,通过支持向量机(support vector machine, SVM)来自动判断大鼠MCAO成功与否。研究人员采用了尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform, SIFT)。SIFT特征的其中一个优点是对图像亮度变化保持不变,因此不需要对PET图像进行亮度归一化(intensity normalization)。同时,在提取特征之前对所有图像先进行预处理,使得每一张图像都配准到相同的空间。研究人员选取了固定的特征点来提取特征,然后通过SVM训练出分类器可以对新的大鼠PET图像进行判断。图2展示了从图像预处理到特征提取的全部过程。

通过图像特征判断MCAO的成功与否具备以下优势:
1)训练数据在交叉检验下达到98%的准确率,拥有TTC染色的验证数据达到100%准确率,独立实验的测试数据达到92%的准确率;
2)整个过程自动化,可以帮助消除人为判断带来的误差;
3)利用SIFT特征对亮度变化保持不变的特点,可以避免传统方法中亮度归一化带来的误差;
4)判断MCAO只需要手术之后的图像,而不需要在术前拍摄基线图像(baseline image);
5)新方法的使用非常灵活。对于数据量不足的研究者可以直接下载使用我们训练好的分类器。对于自身数据充足的研究者可以参照我们提供的流程使用自己的图像进行训练和判断。


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