Kategorie: Film

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.