您的位置 首页 > 娱乐休闲

【全职高手动漫怎么不更新了】《全职高手》改编动画终面临还原度挑战,赶进度删剧情是否可取?

《全职高手》动画片播出后,吃瓜群众接连出现BGM和分镜方面的“抄袭”问题。

本着观望的态度,红莲酱一直关注着事态的最新发展。就“抄袭”的定义而言,本就有着一系列严谨的判定标准,如今最多称之为高仿:无论一叶知秋与FATE蓝狗的动作设计大同小异,还是动画漫画45度侧脸的表现力。

动画、漫画分镜抄袭?同电竞小说IP下的改编作品,若是相互大打出手的话,最终的结果只有两败俱伤。就大角虫同意视美动画、漫画后期联动的建议来看,这件事或从一开始,就是动画、漫画方消费关注度的“友谊球”,而不是双方相互甩黑锅的战场。说到底,就是商业互吹啊!

接下来,《全职高手》动画不再能以商业互吹的方式博取关注,它将重新回归到动画最基础的话题上去——质量!

动画版《全职高手》头两集的炸裂画风,令人对国漫高水准的制作还有些不可思议。蓝光画质下的城市全貌、兴欣网络会所的内部诠释、出场人物的人设刻画,组成了《全职高手》静态画面的唯美匠心,似乎每一个静止帧下的画面,都能当做墙纸来使用,颇有向画质狂魔新海诚学习致敬的味道。

杭州地铁的标识取景,这也是画质狂魔?

但说起动态画面,扫完第三集的内容后,不由得对这一概念持起怀疑态度。第一集开场时,就算一叶知秋的战斗动作模仿狗哥的投枪姿势,把经费原原本本地烧在动画里,这份良心至少应该认可;第二集时,与月中眠等人组队击杀隐藏BOSS蜘蛛领主,君莫笑以【滑铲】从蜘蛛领主肚下掠过,再一个起身直接跳跃到BOSS身后,一连串的传接动作让人大呼过瘾。第三集时,叶修与唐柔PK,再度用出【滑铲】,一连串的动作效果与第二集里如出一辙,这似乎有些“江郎才尽”的意味?

上图:第一集叶修与苏沐橙时;下图:第三集叶修与陈果时

叶秋退役消息传开,叶修穿过网吧的俯角画面来看:前进的步伐似乎和移动的距离有些不协调感?悲伤的陈果叫住正在打游戏的叶修,叶修摘下耳机的侧脸镜头,又和初话时,苏沐橙来到叶修房间的那一幕,分毫不差。不过才三集内容,就开始有许多分镜与动作自我撞脸的话,对于接下来的动画期待,想必要稍打折扣了些。

野怪也能互相伤害?

说起期待,动画版《全职高手》倒是给大家提出个炸裂的概念引入:野怪间“队友伤害”!打过CS、CF的朋友想必不会陌生,对于身后队友乱丢来一颗雷,要是在自己脚边引爆,直接炸死都有可能。而在一些游戏里,同样引入【队友伤害】的概念,这个概念下,甚至能引发一言不合的恶意TK。但你可曾想过:如果同副本野怪间也引入【队友伤害】的话,这会是怎样的场面?直接引怪绕圈圈,依靠走位避开野怪攻击,甚至是利用野怪攻击来杀伤其它野怪?这简直要逆天!

君莫笑击败血枪手亚葛

不过,就创新来看,内容上尽可能的还原原作,才是大IP动画应当坚守的底线。三集《全职高手》,内容上几乎已推进到小说50话,从第四集的预告来看:不出意外,下一集定当要将血枪手亚葛击杀完成!如此算来,几乎是逼进小说70话进度。《全职高手》暂定3季36集内容,按照如今的进度推算,完成规划内容基本能重制到小说600话左右,相比1768话的全本小说,尚不及内容的一半。而为了赶剧情而删剧情的行为,最终将削弱动画的还原与表现力。

蓝河小窗口聊天后直接副本通关?冰霜赛恩出场机会都没有

击杀骷髅勇士时,没有提及与田七等人的组队,更像是叶修单刷爆出【骷髅勇士的配剑】;与蓝河就【冰霜森林】速刷记录的稀有材料报酬,动画版并没有就材料内容讨价还价,反而是蓝河无奈的答应?实际下本后,君莫笑用出【一波流】战术,蓝河对门外的灯花夜、系舟欢天喜地地以小窗口私聊时,直接蹦到速刷记录成功,甚至没有让冰霜赛恩出场。此外,君莫笑的打斗动作固然国漫精品,但原作里天击、龙牙、落花掌等的组合连击,并没有面面俱到地展现。

唐柔妹子上线

《全职高手》的画面感不输日漫,这个评价应该算是中肯。重复画面最好别在一部作品内过多出现,大IP改编作品的原作还原度,同样是接下来需要继续观察的两方面。在漫画不紧不慢地最大还原小说剧情,动画版却以删减的方式快速推进剧情,两种方式各有千秋,但动画版的取舍,却是要有对原作有相当力度张弛,拿捏上要有着一定功力。

叶修开心地数着从唐柔处赢来的钱?

最后,就先前一部大IP改编作《斗破苍穹》的主角刻画,希望《全职高手》对叶修的描写,别像萧炎一样跑偏。叶修与唐柔在第三集的PK,本是叶修对唐柔的“小小惩戒”,即便有着彩头为引,却也是叶修希望唐柔记住:荣耀并不是一款,能随意说简单的游戏。动画里,少了叶修在第一把后不收钱的推脱,反而多了十一连胜后财迷般的数着钱。事实上,叶修连戳手可得的商业代言都能放弃,他本不是贪恋这些小钱的人。即便小说里,他同样收下唐柔的钱,却更多是照顾唐柔的尊严。

动漫《全职高手》的进步毋庸置疑,但接下来,战争不过刚刚打响。

责任编辑: 鲁达

1.内容基于多重复合算法人工智能语言模型创作,旨在以深度学习研究为目的传播信息知识,内容观点与本网站无关,反馈举报请
2.仅供读者参考,本网站未对该内容进行证实,对其原创性、真实性、完整性、及时性不作任何保证;
3.本站属于非营利性站点无毒无广告,请读者放心使用!

相关推荐