Nicht radioheadish genug?
Robert Hodgin von flight404 macht im Rahmen des radiohead Video Contests ein wunderbares Video zu Weird Fishes: Arpeggi – und reicht es nicht ein.
…after watching and watching, I realized my piece has nothing to do with Radiohead at all. You could swap it out with any electronica song and it would actually fit a little better. My piece just doesn’t feel Radioheadish.
Die Besucher von fligh404 sehen das allerdings gänzlich anders, woraufhin Robert sich doch noch dazu hinreißen läßt, das Video einzusenden. Meiner Meinung nach ist das nicht nur ein wunderbares Video sondern sogar außerordentlich radioheadish, basiert das komplette Werk doch auf einem per beat detection ermittelten Datensatz, der anschließend mit processing visualisiert wurde. Ohne Storyboard, ohne Nachbearbeitung, ein “generatives Musikvideo”.
Firstly, its got some mad crazy super duper beat detection going on. … Secondly, it is Processing from start to finish. There is no post processing (oooh, a literal pun!) or editing after the fact. I import the audio data from the analysis, augment it with the direct FFT data from the Sonia analysis, press play, and after it is done, I have the finished piece.
Sehr beeindruckend und zudem nicht das einzige seiner Art. Hier gibts mehr Informationen zur Entstehung des Videos.
Weird Fishes: Arpeggi from flight404 on Vimeo.
via Jung v. Matt
von Artur Richter
Kommentare
Mo schrieb am 14.05.2008 um 13:20 Uhr
Schöne Idee und auch schöner Effekt, aber das Video krankt am selben Problem wie die meisten Processingarbeiten, es gibt kaum ein dramaturgisches Geflecht, dass den Effekt rechtfertigt. Ich sehe den Film eher wie ein geglücktes Experiment, aber im Grunde stimmt die Selbsteinschätzung von Robert. Nicht Radioheadisch genug.
Vielleicht lohnt ein Blick Richtung Universal Everything, die auch mit Processing experimentieren: http://universaleverything.com/recent_activity/207
Artur Richter schrieb am 14.05.2008 um 14:06 Uhr
Es gibt keine konstruierte Dramaturgie, da hast Du recht. Ein dramaturgisches Geflecht ist allerdings schon erkennbar und wird in diesem Fall von der Auswertung der beat detection geliefert. Als weitere Quellen könnte ich mir zum Beispiel eine Berücksichtigung der Tonlage vorstellen. Was hier tatsächlich noch verbesserungswürdig wäre, ist die die Form der Visualisierung, die bislang noch etwas zu stark an Echtzeitvisualisierungen á la milkdrop erinnert. Hier sind die Möglichkeiten von processing aber durchaus noch nicht ausgeschöpft.
Vielen Dank für den Link!