胡正是什么lisp_《天官赐福》开始选角,鹿晗饰演谢怜呼声高,胡一天会考虑花城?...

《天官赐福》将改编为电视剧,由《陈情令》导演陈家霖执导。鹿晗因形象契合备受推荐饰演谢怜,而胡一天则可能考虑出演花城。该剧能否继《陈情令》后再创辉煌,选角成为关键。

《陈情令》的大火让很多人看到耽改剧的力量,已经很多人对这杯羹虎视眈眈,而《天官赐福》的动画播出之后反响不错,因此这部小说也要影视化啦。

《天官赐福》开始选角

今日,《天官赐福》影视化的消息一经传出就直接上了热搜,由此可见耽改剧有可能会成为往后电视剧的主流剧作项目。而这部剧已经在选角阶段了,很多网友看到后都蜂拥而至,对这部剧是否能演好的看法和态度是各占一边的。

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比较令人期待的一点是,《天官赐福》由耽改剧《陈情令》的导演陈家霖执导,已经拍出了一部爆红剧作的导演亲自上阵,不仅增添了网友们对这部剧的信心,而且期待的呼声也更高了。毕竟不管如何,《陈情令》在主角的挑选上,导演的眼光非常独到,而且这部电视剧还入选了全球电视剧,可见导演实力不容忽视。

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但其实这个消息传出来后,网友和原著粉们最关心的还是《天官赐福》的选角问题,甚至有网友认为,选角就已经差不多能看出这部剧的成败了,给它定调了,足以见得,如果这部剧没能找到适合角色,且演技又好的演员,那么也许很难追随《陈情令》的脚步。

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鹿晗饰演谢怜呼声高

早在这部小说红起来之后,B站上就有很多up主剪接了一版真人《天官赐福》,而谢怜这个角色正是当红小生鹿晗。谢怜这个角色需要一个容貌干净优雅又很有辨识度的演员,而大家在视频软件上看过将鹿晗代入《天官赐福》的画面之后,更是一发不可收拾,呼声实高!

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而且鹿晗的粉丝和很多剧迷看过鹿晗的古装剧之后,对他在里面的造型是赞不绝口,而且很多网友都希望鹿晗再出演古装剧,何况鹿晗的颜值也实在是太适合古装造型了,值得一提的是,鹿晗的长相本来就是精致型的,胜在跟他人不一样的是他脸部的线条感非常柔和,就显得更秀气。

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谢怜这个角色本身其实就比较适合让容貌精致,且线条感不会太坚毅的人演。因为这样才会更贴合人设,也更符合原著粉心里对谢怜的预期。由此可见,鹿晗的呼声高并不是毫无理由的,他确实有很强悍的先天优势呀。

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胡一天会考虑花城

花城这个角色比起谢怜来说,在选角方面的要求会更高一些,因为花城会需要长时间都带着单边眼罩拍戏,如果花城饰演者的眼睛不够漂亮,身高不够优越,那很可能都会让观众和原著粉丢失兴趣。

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对此,也有网友发表了对挑选花城这个角色的选人标准的看法,甚至已经罗列出了好些男演员。甚至有人爆料胡一天去试镜了花城这个角色,这种事情本来就是无风不起浪,而且之前胡一天也在采访中提过有合适的剧本会考虑演这类型的电视剧。

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而且当时采访的时候乔欣问他,如果出演的话难道不用看看另一位主角是谁吗?而胡一天的回答可以说是非常的艺术,他说:这玩意儿艺术,看什么对方啊?足以看出,其实胡一天应该也是希望能遇到好的剧本,而且也非常看好这类型的剧作。

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不过现在这些都是猜测,《天官赐福》到底能不能和《陈情令》一样受欢迎甚至爆红还得看后续的发展,对于选角方面,小编也会持续跟进的,因为小编也是很好奇,这么好的两个角色到底花落谁家呢?

本文就分享到这里啦,对于《天官赐福》开始选角,鹿晗饰演谢怜呼声高,胡一天会考虑花城的事情,你们怎么看呢?

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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