CAPCOM 在这份讲座中介绍了《PRAGMATA》中戴安娜的表情和头发是怎样制作的。讲座由首席角色美术入江健二与首席面部动画师小原芹菜在 CEDEC 2026 上分享。表情部分从角色的表演准则讲起，说明面部捕捉、FACS 绑定、ROM 数据库、重定向和动画修整。头发部分介绍 Hair Card 与 Strand Hair 的制作，以及 XGen 和 RE ENGINE 中的外观调整、模拟与性能优化。
下文沿用原讲座的 46 页顺序，保留中文译图，并结合前后页补充说明。图外说明依据原稿及 GameMakers、GAME Watch、Fami通的讲座报道整理，制作细节和讲后问答放在相关页面附近。报道补充按段落组标明，四个讲后问答均据 Fami通记录整理，参考链接统一列于文末。制作阶段之间的关系另结合 PPT 展开解释，这些读图解读不作为讲者的逐字原话。原稿中的动态演示在这里以静态图片呈现。
讲座内容和原图归原作者及相应权利人所有，本站负责中文译制与整理。
讲座概览
戴安娜是与休一同在近未来月球上冒险的少女型机器人。她的儿童性格与这段冒险经历，也是表情和发型设计的依据。
团队在 Maya 中制作动画，再到 RE ENGINE 中检查角色在实际灯光、阴影和镜头里的效果。制作软件中的预览与游戏画面之间，需要反复核对。
表情动画
表情制作从角色的表演准则开始，经过捕捉、绑定和动画修整，最后在引擎中确认效果。
有实在感的表情，需要让玩家理解戴安娜当下的感受。角色是否显得可爱，要放在具体情境中判断。
把这个目标放到制作中，评价对象就是角色在一段情境里的反应。单独一帧漂亮的笑容，还需要与当时的台词、动作和情绪相符。后面的困扰眉与咬唇案例，正是把抽象的“角色魅力”落实为可以讨论和修改的表演选择。
动作捕捉和姿态混合式面部绑定提供制作手段。怎样使用这些手段，则取决于戴安娜好奇、天真的儿童性格。
报道补充（GameMakers）：动画师之间先统一对“好奇、天真”的理解，再根据场景情绪和角色经历选择表演。
如果每段表演都追求同一种可爱，角色的反应容易趋于单调。团队更重视她在不同情境中的感受，让可爱从符合性格的反应中体现出来。
戴安娜的背景与儿童性格共同决定了这种选择。面对不同事件时，表情应传达她正在经历什么，动作的使用频率也会影响玩家对她的整体印象。因此，团队同时讨论某个表情是否合适，以及它在整段表演中是否用得过多。
困扰眉容易强化需要保护的印象，团队将它留给戴安娜真正烦恼、为难的场景。GameMakers 还指出，过多使用这种表情会使角色持续显得弱小，因此动作的使用频率也会影响角色性格的呈现。
咬唇同样需要情绪上的理由：害羞、犹豫，或试图克制情绪。限制使用场合，是为了让这个动作表达她的感受，避免成为反复使用的讨喜姿态。
为表现角色性格，团队结合动作捕捉与基于 FACS 的面部绑定制作动画。FACS 是 Facial Action Coding System（面部动作编码系统）的缩写，用于对面部肌肉动作进行分类和编码。
过场动画的面部制作分为五步：
- 录制表演。演员佩戴专用头戴摄像机，在录制声音的同时记录面部表演。
- 分析面部动作。用 Faceware 分析表演视频中的面部运动。
- 转换动画数据。将分析结果重定向为 Maya 可以处理的动画数据。
- 结合身体动画。在 Maya 中与身体动画组合，调整视线和表情的细微变化。
- 引擎内最终调整。在 RE ENGINE 中检查实际画面，继续调整，直到达到预期效果。
这五步分别处理演员表演、数据分析、角色映射、镜头表演和最终外观。捕捉与转换得到的数据，还要经过动画师的修整才能进入最终画面。
沿流程看，每一步的交付对象都在变化：采集得到演员的视频与声音，分析得到面部运动信息，重定向得到角色可使用的动画，随后再进入身体合成和镜头调整。将这些环节分开，才能理解为什么跟踪准确之后，角色表演仍有大量工作要做。
FACS 将面部动作组织为动作单元（Action Unit，AU），绑定据此混合各部位的姿态。Faceware 视频中的跟踪点负责定位演员的面部部位，AU 则用于组织角色的表情控制。
例如，眉毛内侧抬起、用力闭眼，可以作为面部动作来组织和控制。角色的完整表情由不同部位的姿态组合而成。FACS 提供的是动作分类与表达依据，动画师还要结合戴安娜的绑定和具体表演，决定这些动作怎样组合、力度多大。
关节、Blend Shape（混合形状）和纹理混合共同参与表情制作。Maya 预览与 RE ENGINE 中的角色表现保持对应，方便动画师检查细节，再到引擎灯光下确认最终镜头。
这套绑定把形体变化与纹理表现放在同一制作过程中。动画师调整姿态时，需要同时看到面部轮廓和皱纹等细节的变化。Maya 预览与引擎表现之间的对应，使这些调整有可比较的依据；实际镜头中的灯光检查则负责完成最后的观感判断。
头戴摄像机在配音时同步记录面部表演，使声音与嘴部动作来自同一次表演。
报道补充（Fami通）：面部表演随英语配音录制，身体表演则分开采集。因此，声音与面部动作同步之后，接到身体动画和具体镜头时，仍需调整目线、眼睑与表情。
同步录制保留了演员说话时声音与面部动作的对应关系。口型的节奏、情绪变化与台词来自同一次表演，之后再把这些信息转换到戴安娜身上。身体分录带来的协调工作，则集中在两套动画进入同一制作场景之后。
Faceware 先跟踪、分析表演视频，再将结果重定向到角色绑定。演员的面部动作与戴安娜的表情控制之间，通过 ROM 数据库建立对应。
工具说明（据 GameMakers 报道）：Faceware 从视频中读取面部动作，单台摄像机拍摄的视频也能用于分析。得到的运动数据可送入 Maya、Unreal Engine 等多种软件。《PRAGMATA》这次讲座采用的是 Maya 制作、RE ENGINE 最终检查的流程；工具支持 Unreal Engine，并不表示本作使用它制作。
跟踪、分析与重定向承担不同任务。先从视频确定面部部位如何变化，再把演员的动作对应到角色绑定。Maya 接收的是已经转换为动画的数据，动画师才能在制作软件中继续编辑，并与身体动画和镜头内容结合。
红点对应面部各部位，蓝点对应牙齿。分析时先确认这些点没有偏离演员的实际部位；动作力度和情绪表现则在转换后的动画中继续调整。
点位检查关注视频分析的基础是否可靠：面部各部位和牙齿应与画面中的实际位置对应。这个检查发生在演员视频上，角色的最终表情还要经过 ROM 对应与动画修整。视频中的定位问题和角色上的表演问题，分别在各自阶段处理。
ROM 是 Range of Motion，即活动范围。团队用约 50 种动作记录演员的表情及其对应关系，再结合视频分析结果完成重定向。
数据库中的约 50 种动作，是建立对应关系的活动范围资料。它为演员动作与角色动画之间提供映射依据，随后用于具体表演的转换。问答中的眉部习惯处理也发生在这个阶段：先明确演员的基准状态，避免将日常习惯持续带到戴安娜的表情中。
讲后问答：怎样处理演员习惯性的抬眉？
这类习惯会在 ROM 数据库制作时处理。例如，把习惯性抬眉的状态作为基准，就可以避免它持续映射到角色上。本次团队处理了这一习惯，以免始终抬眉限制角色的表演变化。
重定向后仍可能存在噪声、动作张弛不足和舌部动画缺失。动画师需要清理、修正或补足这些内容，才能继续打磨表演。
三类问题对应不同的修整工作。噪声需要清理，缺乏张弛的动作需要重新组织力度，缺失的舌部动画则需要补上。这也是重定向之后单独设置动画制作环节的原因：转换出的数据已经能够编辑，但还没有完成角色需要的全部表演内容。
动画师在还原面部动作和情绪细节的同时，也要融入戴安娜的个性。动作的力度与使用方式，都要符合已经确定的表演准则。
报道补充（GAME Watch、Fami通）：自动转换会带入细小的口部噪声，动作也可能缺少强弱变化。清理这些问题后，还要协调嘴部动作与整张脸的表情，使她显得像孩子一样清楚、认真地说话。
修整有时需要适当夸张。团队会参考脸颊的阴影变化，分析面部哪些位置怎样运动，再调整角色表现。单纯贴合演员脸上的位移，还不足以完成戴安娜的表演。
Fami通对前后演示的描述还提到口角与眼睑的细小修整，整体观感更柔和。这是记者观看动态演示后的观察，静态译图只能保留其中一个画面。
儿童感在这里表现为多处细节的配合。嘴部动作要清楚，脸颊与眼睑要体现情绪，整张脸的力度又要符合角色性格。修整过程中观察阴影，是为了帮助分析面部形体怎样运动；进入游戏后的灯光检查，则再确认这些变化最终怎样被玩家看见。
面部动画与身体动画结合后，还要调整视线和表情，让它们在同一段表演中自然衔接。
报道补充（Fami通）：合成时，目线与眼睑开合需要配合身体动作。声音的强弱、语调变化，也会影响眉毛、鼻部等细节的调整。面部各处的动作放到同一段表演中之后，角色的情绪才能连贯。
身体合成把面部表演放回完整动作中。眼睑的开合、目线的方向和眉鼻变化，需要在同一段台词与身体动作里协调。前面完成的表情数据提供基础，合成阶段继续检查各部分放到一起是否自然，并据此调整细节。
最终调整需要往返于 Maya 与 RE ENGINE，检查阴影、眼部高光、皱纹强弱和视线，并以游戏里的实际画面为准。
报道补充（Fami通）：灯光下的皱纹过强时，动画侧会减弱表情；皱纹不足时，则需要加强。必要时还会与灯光师协作。即便 Maya 中的视线方向正确，进入游戏后，眼部阴影与高光仍可能使人觉得她看向了别处，因此还要按实际镜头反复确认。
这种往返检查也解释了为什么最终调整并非一次导入就结束。灯光改变了皱纹和高光的可见程度，动画师再据此修改表情，随后回到引擎确认。修改的是角色在特定镜头中的最终观感，制作软件里的预览与游戏画面需要持续对应。
戴安娜的笑容曾显得过于成熟，团队通过修改绑定姿态，让笑容更饱满、更符合孩子的面部特征。
报道补充（GameMakers、Fami通）：问题具体表现在笑容中的法令纹过于明显。这类问题往往要在动画和灯光都进入镜头后才能发现，因此绑定修整与动画制作也会交错进行。
在这个案例中，团队修正的是形成笑容的绑定姿态，使表情保留笑意，同时呈现更符合儿童角色的面部特征。问题是在实际动画和灯光下暴露的，因此修整结果也需要回到这些条件下检查，才能判断是否真正解决了显老的观感。
眼部缺少高光时，角色会显得没有精神。团队加入始终显示的伪高光功能，改善这种观感。
报道补充（Fami通）：这项功能同时用于过场和实际游玩画面。对照图中的变化较小，观察时应结合角色在游戏画面中的实际显示尺寸。
这项处理的目的，是避免角色在某些画面中因缺少眼部高光而显得失去精神。它与前面的笑容案例共同说明，面部动画的质量还受到实际显示条件影响。判断效果时，需要同时看角色本身和镜头中最终可见的细节。
从捕捉到最终修整，整套流程都服务于角色的性格和情绪。头发制作延续了这一目标，同时引入了新的资产、模拟与运行成本。
头发视觉开发
Hair Card 用贴有头发纹理的片状多边形表现发型，Strand Hair 则按发丝单位渲染。两种表示方式的差异，会影响造型制作、运动控制和最终的运行负载。
Hair Card 的片状几何与头发纹理共同构成外观，运动则通过对应的关节和权重组织。Strand Hair 以发丝单位参与表现，造型结构也更直接地进入运动与外观调整。两种资产因此会在制作方法、修整工作和运行负载上产生不同需求。
头发制作需要处理三类成本：完成和复用资产的工作量、模拟与镜头修整的工作量，以及游戏运行时的处理负载。
原讲座通过视频展示戴安娜长发的连续运动。静态译图保留造型与构图，柔顺程度和运动中的破绽仍需结合原演示观察。
Hair Card 使用 22 个关节，Strand Hair 则有 43 万个点。关节数与点数分别对应不同的表示方式，后面提到的平均发丝根数又是另一种统计口径，不能直接相比。
报道补充（GameMakers）：Hair Card 的自然运动还涉及大量权重管理。Strand Hair 提供了更细的运动表现，同时也带来资产制作、模拟修整和 GPU 处理上的工作。因此，制作负担还要结合整条流程判断。
关节、点和发丝根数分别描述不同层面的规模。这里的 43 万是点数，运行成本章节中的两万则是发丝根数。它们分别用于介绍运动表现和数量控制，单凭这些数值还不能推算帧率、GPU 耗时或完整的制作工作量。
资产制作关注怎样完成和复用发型，模拟关注头发在环境与镜头中的表现，运行处理关注最终显示时的负载。三类问题分布在不同制作环节中。
三类成本之间还存在制作上的联系。造型决定了资产需要怎样建立，镜头与环境暴露模拟问题，画质设置又要求准备不同版本。最终的数量和品质调整，必须在已经完成的发型上进行，因此前期结构与复用方法也会影响后期工作的难度。
制作从美术设计进入建模，再到引擎内的外观开发、模拟和修整（Repair）。发型既要符合角色设计，也要在具体镜头和运行预算下成立。
这条流程中的检查会向前反馈。建模需要为打磨和修正留下结构依据，模拟需要尽量保持已有发型，运行优化又需要调整数量和粗细。沿阶段顺序理解这些关系，比只列出软件名称更能说明团队实际面对的工作。
长发体现了戴安娜在月球生活的随性感，也符合她未经充分准备便卷入冒险的状态。游玩中经常看到她的背影，头发运动还能增加画面的变化。保留长发的设计价值，需要与制作负担一起权衡。
报道补充（GameMakers、GAME Watch、Fami通）：长发方案从概念阶段就面临制作难度的讨论，开发中期还认真考虑过改为短发。团队通过临时模型和游戏画面检验造型价值与问题处理的可行性，并与研发团队协商，最终保留长发。
长发的价值与镜头使用方式有关：近距离需要它符合角色造型，背面画面则依靠它的运动增加变化。制作团队需要同时面对这个设计目标和过场修整的工作量。短发提案与长发验证，正是在同一组设计需求与制作条件下讨论的。
讲后问答：短发提案最担心什么？
最大的顾虑在过场制作。戴安娜出现在所有过场中，头发破绽需要反复调整，累计工作量很大。Strand Hair 改善了表现和修整情况，但短发提案取消后，成本问题仍然需要继续处理。
XGen 建模先考虑头发如何从头皮生长，并从结构上简化复杂造型，为后续打磨与修正提供依据。Hair Card 通常能用纹理掩饰的部分，在 Strand Hair 中也需要细致制作。
报道补充（Fami通）：造型结构会直接影响运动表现，本数也受到预算约束。XGen 的既有功能能够生成发束，但自动形成的结果容易过于整齐，团队仍需加入人工调整，打磨复杂造型中的细节。
从结构上梳理复杂发型，为后续修改提供明确的方向。头发从哪里生长、怎样形成整体毛流、哪些部分构成发型轮廓，都需要在建模时考虑。进入打磨或出现运动问题时，这些结构也为修正提供依据，而不仅是完成静态外观。
讲座使用临时模型演示 XGen 流程。Guide 在这套流程中仅用于搭建大体轮廓，Clump 同样用于这一阶段。Freeze 限定需要移动的部分，Sculpt 将修改保存为图层，方便检查和修正。
报道补充（GameMakers、Fami通）：演示先用遮罩限定头发的生长区域，再通过 Guide 与 Region Map 组织整体毛流。分区覆盖头顶、两侧和后脑，至少将头顶与侧面分开，会更便于控制。大块结构完成后叠加 Clump 整理发束，再结合局部编辑、噪声和手工整理，修正轮廓、重要部位与发梢。
报道提到的约一小时，指讲座用临时模型的制作时间，不能作为正式发型资产的工时。XGen 数据可以较快地进入引擎并动起来，临时模型完成后便能请导演确认，尽早把造型是否成立的问题放到游戏画面中讨论。
这一演示把整体造型与局部修整分成了连续步骤。大块结构先确定发型走向，发束与噪声进一步形成细节，局部编辑和图层记录支持检查与修改。Guide、Clump 在本流程中的用途限定，也应放在这个临时模型的制作顺序里理解，不能扩大为工具在所有项目中的固定用法。
讲后问答：怎样让 Maya 与引擎之间的检查更顺畅？
团队有内部导出工具，不过基础导出本身已足够快，因此没有为这条往返流程搭建大规模专用工具。
团队复用 Strand Hair 的样条线作为引导，生成 Hair Card，并提前考虑不同服装造型，让发型变体可以沿用同一制作方法。
报道补充（GameMakers、Fami通）：不同画质设置也需要 Hair Card 版本，因此同一角色要准备两种头发表现。统一曲线来源和制作方法，可以减少重复从头制作的工作。
Fami通还提到，实际需要准备五种以上的头发资产。先建立可复用的方法，是为了让后续变体沿用已有流程，而不是每一种都重新设计制作步骤。
复用的起点是已经完成的发丝曲线。制作 Hair Card 时沿用它们作为引导，使两种表示之间能够共享造型信息。再把服装与发型变体纳入同一方法，才能让这套流程服务于多套资产，而不仅是完成一个演示模型。
黑色素控制实际可呈现的发色，粗糙度控制光泽，Dual Scattering（双散射）表现头发特有的散射。渐变纹理以及色相、饱和度、明度的差异，则用于进一步调整外观。
报道补充（GameMakers）：发丝粗细也会改变毛量和发型的观感。调色、调整粗细和处理散射，分别作用于头发外观的不同方面。
GameMakers 补充，工具也允许设置非写实的发色、粗细和渐变。以物理规律为基础的质感控制，仍为美术调整保留了空间。Fami通还提到，散射处理会考虑头发整体的体积，以表现毛量。
这些参数需要结合发型整体观察。发色与渐变决定颜色分布，粗糙度和散射影响光照下的质感，粗细又会改变毛量观感。讲座分别展示这些控制项，说明外观开发会在引擎中继续进行，而不是把建模软件中的结果直接视为最终效果。
模拟需要响应风和重力，同时保留艺术家设计的发型。系统会自动抽取特征部位，演示比较了相关特征有无及重力变化下的效果。讲座没有展开具体的约束与求解算法。
报道补充（GameMakers、Fami通）：发丝各自响应环境时，整束头发可能散开，破坏建模阶段整理好的结构。特征抽取用于在运动中维持这种整体形态，让发型保持与运动表现相协调。
Fami通还记录了特征检测的实际使用结果：最终通过自动检测即可获得足够的效果。这补充了“自动抽取”在制作中的使用情况，并不意味着讲座公开了检测算法。
模拟阶段同时面对运动和造型保持。风与重力需要让头发产生变化，已经完成的毛流与轮廓又不能在运动中完全散掉。演示中的对照关注的正是这组关系；自动特征抽取提供制作上的帮助，具体效果仍要放到镜头和环境中观察。
具体镜头还要处理头发与场景资产的碰撞，并调整风和重力。Hair Card 与 Strand Hair 能共用的步骤做了自动化。
报道补充（GameMakers、Fami通）：高速移动和环境作用都可能产生不符合镜头要求的运动，模拟质量提高后仍需修整，而且两种版本都要照顾。共用步骤的自动化减轻了一部分工作，但没有取消逐镜头检查。
这里的模拟成本既包含处理运动问题的工作，也与场景、演出和资产版本有关。某处破绽修好后，还要照顾相应的 Hair Card 与 Strand Hair 表现。能共享的步骤可以自动化，镜头中是否自然、是否符合演出要求，仍需实际检查。
三栏展示 Hair Card、低品质与高品质 Strand Hair，比较成本优先和外观优先时的效果。讲座没有给出对应 GPU 耗时，因此这组画面用于观察品质取舍。
报道补充（GAME Watch）：讲者提醒，引入前应判断项目整体是否值得承担这些额外工作。
GameMakers 对三档效果的说明强调，团队分别调整各个版本，使不同负载下的头发也有各自的视觉表现。比较的重点还包括各版本怎样满足相应的画质设置。
低品质与高品质 Strand Hair 的对照，与 Hair Card 一起展示了画质设置下的不同选择。团队需要分别调整各版本，使它们在各自负载条件下成立。成本优先和外观优先是制作取舍的两个方向，这组图片用于呈现其可见差异。
转换时先减少多余顶点，运行时再按镜头距离控制发丝数量和粗细。Dual Scattering、阴影和整体品质均可分级设置。戴安娜的 Strand Hair 平均不超过 2 万根发丝。
报道补充（GameMakers、GAME Watch、Fami通）：Strand Hair 的渲染与模拟均在 GPU 上处理。外观打磨后再调整本数比较困难，团队因此使用 Ornatrix 重新整理最终的数量和形状。
LOD 还会根据头发在画面中的占比改变数量，并相应调整粗细。根数少于真实头发时，稍粗的发丝与造型调整共同补足毛量观感，因此数量控制与外观调整需要一起考虑。这里仍以 PPT 的“平均不超过 2 万根”为统计范围。
转换阶段的顶点削减与运行时的数量、粗细控制，是不同环节的减负措施。前者处理进入运行资产前的数据，后者随镜头条件改变显示规模。散射、阴影和整体品质的分级设置，还提供了数量之外的调整维度；这些措施共同服务于最终的负载与外观取舍。
讲后问答：既然后期用了 Ornatrix，为什么一开始选择 XGen？
制作者更熟悉 XGen，而且它随 Maya 提供，不装额外插件也能查看数据。团队希望工作尽量在 Maya 内完成，遇到后期调整问题时才使用 Ornatrix。首个发型确定本数预算后，其他发型按这一预算制作，后续可以在 XGen 内完成。
报道以真实人类约十万根头发作为毛量参照，说明较少根数配合稍粗的发丝和造型调整的思路。问答中的首个发型以两万根作为本数预算；这是制作预算的说明，与 PPT 对实际发丝数使用的“平均不超过两万根”表述应分别理解。
Strand Hair 增强了角色表现，也增加了资产制作、模拟修整和运行处理的工作。它的价值需要结合项目的制作流程与画面目标判断。
从这个案例看，采用 Strand Hair 需要同时准备制作方法、模拟修整与运行优化。角色表现上的收益，是团队继续处理这些成本的理由。已有造型、镜头需求和画质设置之间的关系，也决定了这项技术在项目里需要怎样落地。
总结
表情动画传达性格与情绪，头发制作让造型在运动和环境中成立。两套流程最终汇合到角色表现，并在实际镜头中完成检查。
参考报道
以下三篇均报道同一场 CEDEC 讲座，分别侧重制作流程、概览和讲后问答。本文以 PPT 为页序和原文依据，报道用于补充说明。