VFX-Scanning für internationale Serienproduktionen „Stranger Things“
Für die vierte Staffel der weltweit erfolgreichen Netflix-Serie „Stranger Things“ hat CGNscan professionelles VFX-Scanning durchgeführt und damit einen Beitrag zur digitalen Postproduktion einer internationalen High-End-Serie geleistet. Das Projekt unterstreicht die Rolle präziser 3D-Scan-Technologien als feste Größe in modernen Visual-Effects-Workflows.
Hochpräzises 3D-Scanning für visuelle Effekte
Im Rahmen der Produktion wurden reale Objekte und Umgebungen mittels hochaufgelöster 3D-Scans digital erfasst. Ziel war es, belastbare, maßhaltige Datensätze für die spätere VFX-Integration bereitzustellen.
VFX-Scanning stellt besondere Anforderungen an:
geometrische Genauigkeit
saubere Topologie-Grundlagen
reproduzierbare Maßstäblichkeit
Kompatibilität mit gängigen VFX- und CGI-Pipelines
CGNscan setzte hierfür bewährte Scanverfahren ein, die eine detailgetreue Abbildung realer Strukturen ermöglichen – eine unverzichtbare Basis für nahtlose digitale Erweiterungen und Effekte.
Digitale Doubles, Set-Erfassung und Postproduktion
Die erzeugten Scan-Daten dienten als Grundlage für unterschiedliche Anwendungsfälle innerhalb der Postproduktion, darunter:
digitale Rekonstruktion realer Elemente
präzise Matchmoving- und Tracking-Prozesse
Integration von CGI-Assets in reale Szenen
visuelle Erweiterung von Sets und Requisiten
Durch exakte 3D-Daten lassen sich reale und digitale Inhalte in der Postproduktion so kombinieren, dass Übergänge für den Zuschauer vollständig unsichtbar bleiben.
3D-Scanning als Schlüsseltechnologie für Film- und Serienproduktionen
Die Beteiligung an „Stranger Things“ Staffel 4 zeigt, wie essenziell 3D-Scanning für Film, Serie und Streaming-Produktionen geworden ist. Gerade bei aufwendigen VFX-Projekten ermöglicht die präzise Digitalisierung realer Elemente eine effiziente, flexible und qualitativ hochwertige Umsetzung komplexer visueller Effekte.
CGNscan unterstützt nationale und internationale Produktionen mit VFX-Scanning, Set-Digitalisierung und datenoptimierter Weiterverarbeitung – zuverlässig, diskret und pipelinegerecht.