發佈日期：2026-06-18

王致中

理工學院

數位學習科技學系

升頻4K處理的過程中，我遇到了一個技術上的限制，意外地讓我重新思考了整部片與原作之間，應該維持多大的詮釋距離。

那個限制是這樣的：我用Kling 3.0以1080p解析度生成完成的素材，原始細節在某些鏡頭下顯得偏軟，尤其是人臉特寫。為了讓最終成片在大螢幕放映時依然保有足夠的清晰度,我決定用Topaz Video AI進行升頻處理。但升頻過程中我發現,如果一次性套用統一參數,人臉細節的修復效果和運動模糊鏡頭的處理效果會互相干擾——人臉需要更高的細節恢復強度,但同樣的強度套用在運動鏡頭上,反而會放大原本不明顯的運動殘影。最後我把處理流程拆成兩條路徑,分別針對人臉特寫和運動鏡頭使用不同的參數組合,才解決了這個衝突。

這個純粹的技術問題,卻意外讓我想到一件事:我在處理原作素材時,其實也面臨類似的「不同部分需要不同處理方式」的邏輯。整部片裡,我刻意只取《凡人修仙傳》「落子無悔」段落的精神核心——那種在重大代價前依然選擇承擔的姿態——卻完全捨棄了原作的具體情節與人物設定。如果我用「統一參數」的方式處理,也就是試圖把原作的所有細節都原樣搬進這部片,結果很可能會像升頻處理失誤一樣,顧此失彼:情節太具體,會讓不熟悉原作的觀眾困惑;但完全抽空所有細節,又會讓熟悉原作的觀眾找不到任何呼應點。

我後來確立的做法,跟升頻處理的邏輯是一致的——針對不同的敘事層次,採用不同的「處理強度」。對於情感核心,我給予最高的還原強度,確保「明知代價依然前行」的精神被完整保留;對於具體情節,我則大幅降低還原強度,只留下最低限度的暗示,例如棋子的意象、手勢的呼應,讓懂的人能會心一笑,不懂的人也不會因此感到困惑。

回頭看這整個過程，技術問題與創作哲學問題，往往在最意想不到的地方互相印證。升頻處理教會我的，不只是怎麼讓畫面更清晰，更是一種「不同部分需要不同對待方式」的思維方式，而這種思維方式，恰恰也是我處理「致敬」這件事時，最終確立的方法論。無悔，對我來說，不只是角色在劇情裡做出的選擇，也是我在創作這部片時，對每一個取捨所抱持的態度——清楚知道自己捨棄了什麼、保留了什麼，然後對這個選擇負責。