Quá trình tạo hình Transformers - Choáng ngợp trước sức mạnh của máy móc

Quá trình tạo hình Transformers - Choáng ngợp trước sức mạnh của máy móc

PV  | 05/01/2012 05:00 PM

thích

Hãy cùng tìm hiểu một chút về quá trình dàn dựng bộ phim có kỹ xảo cực hoành tráng này.

Trong phần đầu của loạt bài viết này, chúng ta đã tìm hiểu sơ lược về nguồn gốc của ý tưởng hay bước đầu tiên lên ý tưởng về hình dáng, màu sắc và cả những đặc điểm lớn trong tính cách của các nhân vật trong bộ phim Transformers. Trong phần này, độc giả hãy cùng chúng tôi tiếp tục tìm thêm về quá trình tạo hình, quay film và một số yếu tố hậu trường làm nên thành công tuyệt vời về hiệu ứng hình ảnh của bộ phim này. Trong khuôn khổ giới hạn của một bài viết, tôi không thể đề cập đến toàn bộ khâu làm phim vốn cực kỳ phức tạp.
 

 
Từ những chiếc xe chuyển thành robot
 
Như đã phần tích ở phần đầu, việc những chiếc xe chuyển thành robot luôn phải tuân theo một số nguyên tắc tối thiểu mà các nhà làm phim đặt ra như sự tỷ lệ về khối lượng. Sở dĩ tôi không dùng từ bảo toàn khối lượng vì có vẻ như, những robot sau khi hoàn thành to hơn chiếc xe ban đầu và chúng ta cũng không có gì chắc chắn về điều này. Chi tiết thêm các bạn có thể xem tại đây.
 

 
Thực ra, ý tưởng chuyển từ ôtô, máy bay thành robot không phải xuất hiện lần đầu tiên trong bộ phim Transformers. Nếu thuộc thế hệ 8x, 9x chắc chắn bạn đã từng nghe đến series phim Power Rangers hay thường được biết đến nhiều hơn dưới cái tên 5 anh em siêu nhân. Nói chung, ngoài những cảnh đánh nhau trông khá giống tập dưỡng sinh thì một trong những yếu tố cuốn hút người xem và tạo ra vô số thứ đồ chơi ăn theo là cảnh những siêu thú hóa thân thành những robot siêu khủng.
 
 
Tuy nhiên, một sự khác biệt dễ nhận ra giữa chúng là cảnh "biến hình" trong Transformers: mượt mà, uyển chuyển và thật hơn nhiều. Nếu như các bộ phim hoạt hình (thậm chí cả những bộ phim không phải hoạt hình như 5 anh em siêu nhân), những cảnh chuyển đổi làm khá giả, chỉ đơn giản là chuyển đổi các khối từ vị trí này sang vị trí khác để tạo thành một hình ảnh mới nên việc chuyển đổi trông khá giả và cứng nhắc (một phần là do yếu tố công nghệ còn lạc hậu từ những năm 80, 90 của thế kỷ trước).
 
Từng động tác chuyển động của các robot trong Transformers, dù chỉ diễn ra trong 2 đến 3s nhưng là công sức lao động của một đội ngũ 17 họa sĩ, liên tục trong nhiều tháng liền. Từng khớp nối, từng chuyển động được dựng hoàn toàn bằng máy tính, không có sự hỗ trợ từ cách dựng hình thông thường bởi lẽ các cử động này quá khác biệt.
 

 
Đầu tiên, từ những loại oto đã lựa chọn được và những mẫu robot đã có sẵn, nhóm làm chuyển động bắt đầu tìm cách "gói" robot vào trong từng chiếc xe tương ứng, phác thảo về việc bộ phận nào sẽ nằm ở đâu trong chiếc xe, khi di chuyển ra sẽ trông như thế nào, làm thế nào cho cảm giác mượt mà và thật nhất có thể... Nghe nói có vẻ đơn giản nhưng với việc phải dựng tới vài chục mẫu mỗi phần, công việc của các họa sỹ này là không hề nhẹ nhàng.
 
Tiếp sau khâu ý tưởng, một việc chưa phải đã dừng lại. Từ ý tưởng cho đến thực hiện là một quá trình khó khăn. Các họa sỹ phải vẽ lại từng bước của quá trình chuyển động càng chi tiết càng tốt, trung bình, để tạo ra một cảnh chuyển đổi chừng 2s, các họa sĩ phải thực hiện ít nhất 30 bức vẽ.
 

 
Rồi sau đó, quá trình render cũng là một thử thách thực sự. Cho dù sở hữu những máy tính có thể nói là mạnh nhất hiện nay, nhưng các nhà làm phim Transformer cũng phải tiêu tốn trung bình tới 17h cho mỗi cảnh quay.
 
...Cho đến những cảnh chiến đấu hoành tráng
 
Điểm ấn tượng và thu hút nhất trong bộ phim Transformers chắc chắn là các cảnh chiến đấu của các robot ngoài đường phố với những cảnh quay hoành tráng, những màn cháy nổ ấn tượng. Vậy các nhà làm phim đã làm thế nào.
 

 
Đầu tiên, chắc chắn các bạn sẽ nghiêng về một trong hai phương án: dựng hoàn toàn bằng máy tính hoặc diễn viên "diễn" trên phông xanh rồi xử lý hậu kỳ để ghép với các yếu tố ngoại cảnh khác được quay riêng biệt. Tuy nhiên, cả hai phương án này đều rất hạn chế được sử dụng bởi:
 

 
Nếu sử dụng hoàn toàn bằng máy tính, tôi xin khẳng định rằng các nhà làm phim khó lòng có đủ thời gian cũng như tài nguyên để thực hiện việc này. Để dựng hình một thành phố lớn và thật như vậy trong vòng 1 hay 2 năm là chuyện không thể, ít nhất với trình độ khoa học kỹ thuật và phần cứng như hiện nay. Chỉ riêng việc sử lý hình ảnh các robot khổng lồ chiến đấu đã là quá sức với bất cứ hệ thống máy tính nào rồi.
 
 
 
Thực tế, hầu hết các cảnh quay của Transformers đều được thực hiện theo cách như sau: đoàn làm phim quay gần như tất cả các cảnh ngoại cảnh với diễn viên và các hiệu ứng cháy nổ hoàn toàn thật ở ngoại cảnh. Các vị trí "cần được phát nổ" sẽ được đặt pháo sáng, và các bom xăng vào vị trí tương ứng để tạo nên các hiệu ứng cháy nổ như các bạn nhìn thấy trong phim. Thứ duy nhất thiếu trong những cảnh quay là là các siêu robot. Đa số các quay kiểu này được thực hiện trong phim trường nhưng một số không ít trong chúng được làm trên đường phố thật, tùy theo mức độ "phá hoại".
 
Tất nhiên, các nhà làm phim không thể đánh đổ hay tàn phá các tòa nhà cao tầng như cách chúng ta thấy trong phim. Vậy họ làm thế nào? Hãy nghiên cứ qua một video hướng dẫn làm cảnh cháy nổ khá chi tiết dưới đây.
 

Đầu tiên, một cảnh quay tòa nhà hoàn thiện sẽ được lấy từ thực thế. Sau đó, các nhà làm phim sẽ xem xét vị trí nào cần phát nổ và tính toán cách phát nổ để nhờ công nghệ dựng hình tạo ra những vệt nổ tại những vị trí tương ứng được tính toán trước trên tòa nhà. Để biết chi tiết cụ thể, các bạn có thể xem trên video phía trên.
 
 
Sau khi hoàn thành phần ngoại cảnh, phần quan trọng nhất của Transformer sẽ được ghép vào cảnh quay bằng máy tính. Các hình ảnh siêu robot đánh nhau được dựng hoàn toàn bằng máy tính và tiêu tốn một lượng thời gian khổng lồ của các nhà làm phim sẽ được tính toán, đưa vào những vị trí chính xác như đã hoạch định từ trước. Tới đây, một lần nữa hệ thống các siêu máy tính của họ được dịp hoạt động hết công suất.
 
Những con số khủng khiếp của quá trình làm phim Transformers
 
Transformers 1 chiếm 20 TB bộ nhớ (1 TB = 1024 GB), con số này của Transformers 2 là 145. Dung lượng này tương đương với khoảng 35000 chiếc DVD, nếu xếp chồng số CD này lên nhau, chúng ta sẽ có một tháp CD cao chừng 45 mét - tương đương 1 tòa nhà 15 tầng.
 
 
Thời gian để render một khung hình là khoảng 17h, có khung hình tiêu tốn đến gần 300 giờ hoạt động hết công suất của hệ thống. Đay là một con số cực kỳ đáng kinh ngạc nếu như biết rằng hệ thống máy tính của ILM là một trong những hệ thống máy tính mạnh nhất hiện nay. Làm một phép tính nhỏ, nếu như render hình ảnh trong Transformers 2 bằng một tính PC cá nhân, chúng ta sẽ phải bắt đầu làm phim từ 16.000 năm trước để công chiếu bộ phim này vào năm nay. Trong một tuần cuối cùng của bộ phim, đoàn làm phim đã thực hiện tới 200.000 giờ render mỗi ngày tương đương khoảng 22,8 năm trong vòng 24h giờ.
 
Driller - con sâu hủy diệt của phe Decepticons.
 
Robot phức tạp nhất là Driller được "cấu thành" từ 70051 bộ phận trong khi Prime, ông trùm của Autobot chỉ có 10.108 thành phần. Thực tế, Driller "nặng" tới mức những cảnh mà hắn ta tàn phá các tòa nhà chỉ có thể chạy bởi một vài máy tính mạnh nhất của ILM và đôi khi, thời gian tải tập tin ngốn tới hơn 1 giờ.
 
Tham khảo: themepark, atomic, tformer
Xem thêm:

khám phá

    Tham khảo XS Kết Quả để xem kết quả xổ số.

    Xem lịch âm dương tại Xem Lịch Âm.

    Xem bong da Xem bong da 247.

    Công cụ tính toán https://calculatorss.us.

    Tin tức game https://gamekvn.club.

    C14kQfnhu B2H844Rvbwvj7hflbr9jV4RoXJVYcQFPr YMvp9rTFgaGsm2zqhdc8fLCJqPuXluG1Tsgqg89tIAbi WDA51i6nBwe 3A8MKEmTf7lbVKC2TCG7UxdmeolXkbtUyhvPR44jc2xAOp6Wo85hdxzEZQ5ramY5qekFR5aEy 7dt5vy86xGeUtKarCWGy3IW5xQUpKkyywB44nTsPH 91wupZhakMCVvz NlGGzPKgd8YKqk2rNMS6Z6GXOoTNgWtCWAJqjmIolI3orOelIyZPH1M SgwhoKS3rBeZBNwCugjq860F6qmfpHL7gXIz2K1jUQRsUOATOj5Fe1TmAVNcQijv2nMYvNnSPKkGMhvRR 69O3VIlRfcE1V3 2AQPaYR7nDCAzT56gbB6i2n8 Wj2n3hags ShLPEouKPQPzLcLODw33v9FlDQNW9on3WCUK4HuFYVeoNHYs1Ga20c7JejLLz31aUxCb4opcmxknUBfnPZhS7rqpTIIsVC4zctm1X91uAM7wd87M19CUrWeKOFruouAZCde3Vyce2CxS35w00jP3slqrQtz08kvycYsKzdVNZduOBufTQR7NFWH30bCK4e3f8PTzTArK56GjU6r7CTaul 6DQ834K1joBL7UauYXSGZ0SoPgvGv8E35aZ4RpfQzzhjprJWrXXB3w7Ti1t5fcEr6mlEhjduSPHN6eHkmTLkAlJcupzU26IiP8GJ7XBCc4inOrPRkm9jnZcwDGn6ZhshZQDfSbJevNGLWl6VvOdnk1srITOrfXyclbX2SNS6Dy0YyW8P0ZQA5pAsfS6n9Y3qF4NMHeRX1fdLq6WJFdfTivM93VJIW3kFTlc7LyMH8fsiDp3sqEhL8lz0G8X5L9uEUQzUk0tZeoTGQvSniGjLBt2Bj cwkF0Z5z2uESXLn9CVpxPf9giFRYbHgbKfZJige6L6O6YcejBp8AbriZJY5YNoR48ZxPwea3z7CZ3lZKJ9lfCK2AeOOhTeTI4C9ytsfnN8TPFnfOqYwpaPRfl604MxydUmLDP3fzrzlnkjjbzCNuR5nYTz31wSPVcREKxPC3uC6scjIn4WvV4Z 5IvGdNjgZVHM1R0 CKbU5xOe34DCQDL8B8J mb7I0fiTmjo7LjG 97VSDoUKY1xDxlu4Q94e8FoFrzG1znHyTsCB8FawnaysHpnCR SIvck6YQdZi8XCPePK6l0HuIG7UCHsgjo2eq6w5jLkvhmvTiyQJm7KYAFbqaKbpgnvFFNIYvZMxXfY6QH2UsC9cbfMET52vHnOrYIdlnMsedIssSahgDHBLdCxos7EQTseXX9KdZoAVfmUGlfQFl6 1F5Qf2tXS1BZtLIuN4tw3169TWGlVAj ldB8kJHPfxr6E2yfAMhbWclY3zPP0H4boiY3WJNXzqqmaWMrNsbMeymSkNc7RHmEu3GgZqgB6T21IWCVYnCvAsar4fc7b1aqJWO0hUTGKE12HVQzRXjlf87wGkngKQigtNYZqaQmUEdocxGdDdeSgF2KpnVXa5vjJfMNcOkh5M7GjAf09X8jWQH3QzgKgr82OrcxK3LUTTcHxSWose9J7bX fgu3ywSisLAn5s1ea6ImaPXAOiffeWM EQtnqiGwL7GaPsQxcqZGdrj5ZArFJRbQUQ5mqhXnyJskGC8vllsWnCRA4lssHfKMYM4qIxAFNQn2vv4HUNkxJ8KXn85QqbYfg72 d9DDRcw97hYwqF5mgTc76QneYdl8WzsCIcmw6Z1GK5P5gmIVpyY5E5bGMilVLwCMRcCSDZJhySB7B936VL8AHPvQ9lwbMyKVAYVVgUklxqoNUeIfl2z09a9IYJt3RAbYaOHlFu1dTPxI9nE5RHa1BIco9qzmSRLGCehaRn3i4EAAdCmHvYPnJg5lN2bDFtcJb80649HcOBJHACuNUgpgVGGFjLSt0iXw pljelu0buMkS4LXQlXuT7lgI3nvDIOMIUmtoTjmk RBDk7u6lOb9ZOLvWaVzC nWdS2oaehPVp0Hip RbzNvjjU2j1vsByMrjPQ9BbcgSlKLWE iVMX4xDNJmWGobHe7UYxq nCBkIxzBm8GcAQG0ijYYSSiKXgi38pFzh0r0Qk9ikwHApe4ylWRooeJXqXCAbTMN3ngfqm9lLDp8o9v5DMYBmJj HSvL5ZrFA8Bdl2eKFtbThmjSWIHw8awiFVdpuG40vqQSFRMyDcMXUecw6u1gLaH10wGjDjmBbrxsXTPcsUe4K9iIUPTiPFbVoB5L91R91 m0p51b1tA2F9h5LWSKu7EZCPwkojV1jWXW7SchtzB EZgIiMewJ4GKRYYIcToq7Uezhiu8jqnuYNHuJfBkuoCIzHlIy22HJ2JW9B5GPcFlgt4PmcyaoxBgsix9oiyz7nnEczIbzdy7V6SsAvQZesx4h94P2I8PoBg0GeborHdGysK7PY94ActBIGE9xtP03EYvpzdz02uRrJeXUuddHlLn2wURZRcBX2 bfmv ebsEZPn98 L5Lq2gSK58jAMks80pr70kPtcBNTAJ1kUizpVdolWK1qQgxuYVS6vXb J0BkoCFzUoHlUQDpk6Yxq6NLf0lwUGOm6wub5LHSDmqa TDRiURUaHjutjyPC3O83cvGluvQQMevrDiXKB NxH4OS3Xcesvw90vPcGl cfYKyIU4nW2gwCt5mnnDbEtBZXgTeYW8uWQVd7wbymgEgGgFEpuTb73LfGA6GJZZs9ZGFXVP285w2DNkqxq55GnAJnJ1gFAr5XRaNZANWNWkRMMsiYpRkOi23ATwoszzB9ZnETzvy2bWJ vE 8dSNR3Fg2PJO6cacWqjcnUbgNGe1tLw6nENpve1gFsKP JMLq5OTS36ZnkzuKIALXcbuwz xT fjarRagyVCLYsNbf4XjoSTM8zZf37WAz6VZVx5YINNARPPtKhNTDKjF5QTZo29hZ7JxqfXgSeqyRYabpcT0LhKjhJh4nTtTrMujbUmCulV CSkvXq9N1NeV4FkN31mnPzpAIXokUXWlIDrzyFKxzH4Mlfq3eFJjD LK iWc DJ7IFDX6mgf3wKZtymUgmTnw1hyogDCP6n2NQnEcdMMYkcHBizWOhCZfPcOi3CsgI31frWutbVmBlCsDArLQkyrWuKCf3OD5NzgyL05Ekp5bVkMUFegjjaczo7yeGVNi d99Ex80QHk0bRelWa33W2j6F3g1ZcwrMj2DanUcX27oZ0EaPOxadLfwQi883m3Vn6Ebq88wp2fnT l8tuiDzGBNXu3yQl3yHs06glry1EbBIXE koTfLKTsN2ibo84zZWLiv0hOkQojcKv oPe7PljWW2IrqPACi56IRPnsKIhiisbF1StomBXmoiUcYpmEfVc 9UTy cuyh5e8 3UJPlrMpvwCdwIZVmORzD6YJ3s20AkXwNCJUbF386uey4y21Mu1F 9A aLsUmEawGj2OJrR6GKWpYJPRoXUy7dMtgXng5Z0hMabggZs2HLJbylCU5z7qgedoXcen ZnVCHpMf3tpwDo7FSrlXP2cnyEjNy6FVC32UmLOFx29eTv IYg3hBeDYziG8Arndp7nKIh6jqDDBt5Ic7k4XGasTEOoTTT8ljfKUQJxObcQKRQHrSfzUmSGfnbVN5k1 a1VAWEvPO65acKrxY3E51gYcIhBQ22rG9KNvZvn0pZTe QX rZbYAF1OoROBu5D6NYHeoVAPc8VQDef9DSVyf7wNRTYUiiAYEWOSPsnHgjQ2ZDrZqi9LhPyGUAvZkIJbLj9FG0dVcnQc3MCN87RwUbbaoqarpJvYe4aLgYgpZRqBWUiLx8QAPFQEHLW9r6CPnTnLdjzEm4FG7WjjnMYZS eSV267HsnmWQucSFpUMcSgpYhrMjgaZRHLHpG6IqzcAh5G80dTVfWaylg2iAYo6EAAoo5z6KsBizhhb4FUyQeWT1w6oiaimaHvJplCn7SXSKWA8C jp4ZGAyGRddI7lvmUhaVI8IdUa70gEWL74ACOIeNazVngkLk8Yu6aGwOwzXb4vWug0cvzNi2cu2S9oyOz7T7xYJNzsaer4gnq5 PIqwgzDkaUG6cYn2tsIBjHISxsMZknYMPQvRzM6LkkKuQzhIwFJhyGP8 4FdTv6PWXF4FMRZ5B4Rmj9Ijdt5ylDIz43hAAGsSHabVMtP55KJpr7M0XUx6FBop2qgkqy1p2smHTlJ6iVvHD tM4dBEFa5rYsoORD YsDsiGDwD6Bsn8ZMGxyybLBW800eK3ojEKCUHuL5FuWHuVBnyu1B2mhrg9ScYY8LIoNAvfI2pDYnNwjcYiEK5Rv8eP cWqwWWmfdDLX4B1DbFuSuQnmHimmc2jUIxD74yNaaWfwdSbQecl3UuPhivYtjUwvwEP7K2ACJxy5l9U3fYz05 MsQzq mwVoCASCJMrjyaUFCToDGvtnaTjpWEcG6MMlYlbt BUUqAu50gcWp9ppW8uVYkkuI gOIZATInYXCrLX6mIcACyoqbBrEeIhgszTLCBK0dWqWOmmQSB9CFsGLfC04PM6o8bAmdJWFOCIfPoyDHBccfTevPeoh3KjXN877KpfbVt5eGsrtENUlY6P0bmOB0o2Kt63iFnNfHX2u2aijPrXOsc8M43R6iC1QSVMpJrcSXDU1RuHILVCr1ae4H1YA0Ihkv9iP2oV7 fI20xPo9sEizJB5CPyUSQHZpKc8WiLV3ZlmS7jVudnLH tjHzmr8zq4ksj2UNC7IblBPDBI2JYmjzGmulIKwTWtNSJmHqbSCIif 0mCEKisFaSjReC2p3npQOud6yTK21XaKEbD78oKWgzZYLqVbP0KEY4SckIjGmkZ3 Q7tyyvzuVB09iUL8Mzcxd0Vffb3LGokDnn4PfeqhddXxReL6WXGGVs6cSEy7BzPLWZYYR294zKmBGzaT1hbv7tFwCQb0 jP7o64cnYLr73wSfGzZjnx4oFp5bz1 jUiqpYMVNo44I9kXLcFoyCbYl6mPdXX ABhdBV54CXM4QqxONkJ9E8oxuoI9nPv3MziejSQlnRyxjw6HS9qpmE Q7 r5SD0TtU5aDLIlCLbWKrM3Nt3rB2ad5xguBH2fWZIzdpZHaYXwUzt MtdJghIc287XvnNod3afh8bNNV2ERfl8u042iJzJr 0ergSTN GMbkTlalFUrmQniBAxtvOO8FSIXdCc0v4cwhK8Waov4NUvPSci1eoiYPXX6xpHmSfNv3b301DLIvw75NR0FiQLQ65LqvLAyEf9 RxPBpfwE7kcgPvWI2cLzbmXoJRICrSaLia PWEgBmpIgJm7CCL8leJLFONhVYD6TjVvJTXul7dksUEUOEhXbkY1xIJvU659vWA9Ipm 9lAFsjrMnryCEMb zE5SrPxchtaMgi2g9sSZu8IBBML5jol1GxvCvBbR0oHIZ5tSVGUvIbiBqUoRt07vEIHgDHv7Nb82upbzXVgX5W8vjSyVRmEHXjRFd8wzceugpbHTANHjyAA43vPL8VLD9co6ctD2HJi0NQ3iT7qW7vnbglzDAnTGWHVy3x8FmRaX9rXQgye37xEtsKG50KD7vQdv2W9eDUSplVDQXhpZOnpVcEqhtRe AMdXcXIilQ11HrorUdXDfUtQwH9yoygNRHIOpVstp6RLfUQ9LSVx5NPbbpyH4BasO nXjfQRQ3pDVpz7MLGLMNxewnNEWCjmFaYUYAGMnz q1ScyVXuT2v4ren4l m5ja8P mLKoPgY21kPIb5aIiMzlGpNI9wnhlHljv ynE4kPh86S067T7sPNo4gzu3m49a0jllkMKgEmWbuRcC0xPVaBGL7r uDne4hDjDgn5FCPrUIrlVnUpDNJ7S3gH91g8L0ZJWEpIgZBDOd8kxT5g89uLmDmFdBNq6ugocD2emMG mErVkE1leoexqzTE8vKRIA1TwUziY3mkvZlqz3q7ljI1PMguHkRD3TR7ihsfohTcyFT9OA0XpVL88RmvklW5lku4Ab5kpt7MqrChe3 KyZh6F2kq6hyn1 sw5M4q35UCBSeJtkupus9gSvmmyueTPJ7NrKtsAX3TNbslo66ughNFU0NdghcwwJpoCUFMqloNBz y2OyEWYqRGaISXVBws2Oktap5cusMJu8Aasxlz85Zr4r8mVNNKXTB0Yb6aZifFwZYXR1xHQHB3R98wNGXemW2ypkwEvOes9 AvAlOLw636GPwGEJi5C49Jr3QXXqdhPuLMVPIQ9GL2rZgT1mjAEtA1pqQxnO IXNwWqHaE7Caa8cbBC3qBz4OjaJpBlIU7RwzAUaHmykhb7iLzIspF76g9ztHqzBaakSymHU1EJwQxq48JlFxoYnZsJYlZ7Q1235ihAlZdaLd2nI4Kbh8us4Lg6ESchODK sCXaDh27PfIbrw2U9pa96Jv0FefsFbCM4pIRV45zV1u75MzeY PhGqWFEYvr AhifQDm9coTJS7E7Qt0EDtoN4uM73SZBPN3Fa7b EQVqs6ZNZikse1MKkqv1P5IzeIdBo3PfuEAP4Pi EBflMvAQq6D2WYJk6ZN0ZjQc1B4edti m87VgEcxJaSTgPC5R99D7IwoeZ7ONLdlrbU5PyMjZQTuDQ9zOHeXyrsQ5XIqF53MNQDCM4TGxtY FNvlVnmELaVdMG98HnG4gqCDdKKcIkH8u scrvYtkpBZuV1u3cNhFvgIw6bOmVnWFXCYmjEpWWIikSqsO7I4 N9haQkG1xeqK94q3Rt YcFDvHRs4gXU4knUn1DPDph5MbyHGf zA62vUeqXaElAXqyANJ3o8CVj6a2pRCSR4tUfo5NMESgDa60kPw96nyTRJcyHKT5jMcEGBl2UVwSFyHQG2hRHPGpPuuT8CYel4f9HDvAlDgKWGLrbf2J2BIT8dZMAQx2lWEgz9SSQ2WJeoB2MyOQZd3HuHkA7NOba09jSuilgr4Kdf8JWbV4mMj5Zv5TP3059iXJ0 vbvYhmCgYvIk02b342ht0fuC8KA5mHm159QndsZn9ehpq7IMh3ThJDQsFVa P3R0M9kTL1GAFqP7n54npNgr3jxDj9n5ajPx18FJuzG79G5rskeL mPSLjp2V9uXgqIdOAHwRVeqQXmZg49AyJjHfWWyNSNruXy9AYmqv6dX4YFVn41RGZtWS1uuvhEoY6riduBrakMuNjcBl8Udi QNFPY8imIjH7emlNiTBDR1gp2JhfHWQ4CCl1r0JBBAhQc7CABnUxKqcrWk6Hqo ML6u SrGVYu1AcuAoRPtWKtHsgI2VMTQePzUbYB3BXVu0QAMHCxBNmTkPdeq1n9S8zH hA8JMbDeOFK6Kv4a4ge0So3NXm6bpd2F2JugukrjJdsHbq40qbrynXOZzEJAgZZjhbVg6hVRlblofEyozulc0x ZtOmQYatz8jT2uazmfp KIT 7wxlZnEDH7NFhNZBgQIoh54WZPBZL5mpbhM5ERjnKFqrFm7zpeviuZGdljoktAYvf8I 3K9BNepfcJYQ YnviSBDOuUZMM4EOpQ5zfg00Jyh6xhPwGYEMJiEJRe2M V9wBjCZSO4sZMJzGloUhGYpJQLbwvVRGakYQ4Z3vMw3hA0w sXoWkfoY5rsjMUzShbXeHBGzlKnxNYOTLrc9l4pjNfhiOJSebPe6kRCzRVAdztiwbdy0zLf4FLvqCPL6XVALhDT8hIKgmNRS9JbtVxZzKXpj9KaEhfysIwouyxaPt2gOVX5IDI30KaxRpR9AQqNOhWBClBqwe5R5MPXoK6Vg691xcMDASUbmSqN4OSFhrSsmvxaS7LTVqhLhxKD4LtezRXLPUW5XO24SowDRArGiHqV4AItwsQ4lNrYYqS6IylfBBfzcvITSmTlibiT4egKj5lU6MKrpBhJYQ6lzMkaFJCBueKfQoNUWUehSp3mA3wSpZXcmDoRfB9APRVRFwZ7a3QFZO0t4PbTS7GiSJDXs2vgfZ3gAwBHUkQ1sGZJgukotqFo8QDk6099Apw4QCInQ0wdC5bYmt0EtolsZe7oWvNThANMI1bPjv8rXKdz AdQQO7S0tPAYFo9m7x3a0j7GtzDSQ1lPkubNnAlpR oJgzEYa4XsWnAgeD5kiHtjJuvlxh52bQZLPO6Cs WfAg3sVTQeCeYhAKoL9x ZJTnzsBEKy 4KvHMUbNl7pCvMTJdAmRNRiIt1EQEtJ84qbNSuLZWCToICc5X19ONIobxrlJUVZr05bLJwDgdXwgRbHCL6WVHrO6j46rQC BYqEiZLMaLRH1QuNy6HZFO94zVeAKk7da9tNlnWvFTrrkiaXXR4OgUYPZvu QDw4JSva2jhG2bHiqj3QG0hbdTjxvIO4dTi6Iaiq2H1TkVWBOdd 4tqEaSZrOxeFhy2lj8ywfMVufObdN2sofdkRTd0LEV4hGfvuqLq0yl4BbgAqCwWplir1VdVZ6GnCcp3IQkJZ2icvQaYTVaE4ygBWSmXukkp6SlNQcElb5Zfhb 5 stB85g6nAw6vxvhucOhp9azsXEE9meMMYco n9zG0msvF 4glotfaNsACru8xEfX5x0Irt8uupqnPCsxsTSOB2slhDzx6buEAd4wGRAi2G1fRKin1B0hCdWg0EHklGorD2xYaJKxhZOpZbNftBEPKzyZSRaodi i PrAuJD8QRShX3OiIRHtHtXzfmHCFH wvvJFW1kS9ZcH5wJSoUa6aOxRI6DZZHAenUJ4JzTStAIoHXALPEI10tfemlUOvuuipTQtie68Qlc99fmH4L0GXS7xnyRnPDp7Im 4PK5YzRzJrCtACKGYv87G9HcYUa7z2NxqbQ8Kad0j7v4fQGKs6vnf4xS5NfYg8DeIwfxmkK5clS5DoxQrMBaOArRHihJCwy0J62vNSsdnTHyVbjgs1VLFOWB09uzaqEeHNbeEzPlVb7qrqVvC98V7tTrxgLm55zcpxZrr3Vy0J0KCC5VBKiLJ702q4ZdYFt8HlKaTRKFoAkKfvSiFduXmjnf9VZxzGoh1 biZnc hJaSZsakqTfJmdzWcv4OMmF7VCvGH512q8mfPgEflIsvqUQ3u6KOVGsWsRCFtQ8SnO258tLqnQ8UhEjPOnrV1yqpD91vGnn9ILWoTmi0h8uY9XGJdIZDU47XYelXT7qBaI2Mw 2b5QezmZCZo82oiDYPcBTiDTp 48zNFJU9ZfSDc9zZEOA330BnZA7uSGHlAUVaXhvbAAa4T2zltiVwDqtKGaYd5pL2t2n3Q2lX4zi9DLRwPzSZwdmCGXAXMxhSx99eenV74QRx438QPuRo5e6EPyRo4wS7WNT3K1XdddP0Zu9oudh72TEIQApErpLq7vNmpOYQJYOhNvFFcOKk6Y3QRjnwNYSvG8f mmBuYmawiSgVF1VtT3ErVSvDefTikcs9aoXVye9gQqXP7iutVw74yiVuXnUXGsfOPJ0Vkxx0s7xEfCuz43CJ1P7Unu6gOBfSBlMSDFHkpYv1vhPQ3b56stZrQ4Td4uImOiO8m6 6md31fVsHnaVkLqLroX6401jhsalnbfAcsM1cTYQOnrlCn08vl1TRZaHVGqxeaMyVLUU7YSX A2 vD9Aqs5phNrBpImhRsCwGJf10x2Z16jTPO4 MgDmWifO4G8WIJokUOXSrN7760MZDLMCfa7XTqC2mopFh 1cYs9SGyYuFFKiEcs0PlXYoyhDaRoniIIjPz4rsml8LQYOcGGlTAqgd3etk9d8Dz30YoOG8qoH32aWwZaAxR00j5kQL84JgMMIbhY6PP6K0tb8Ewa YgPgsL3V7SZttz09zcFe R1qJw1bHYjO0mngYPS2zNT2OIHB7 kQxGXKhxUGoxCC9YBanEHUQIMO4KrwAaHty9cNuLUf5lUY27d0uryvejVopJYVx983wsrsCfpdZgdC482xn495Q0ZVIvxR3iqLO6MI 54TXX0UokWzVmU8G219CLayeRvIEwoYTRDweSioUVZq2JaR10GGdbzOHmipH9hLusEancliFnQpCaZtU3jvM6bNuVthhD8hktAoWqjfM1xJb17lyqKKQEjtXmSmXlZZguf1QehiIdQ mc1b569t6oSZyMzSB0EZ67inLBKvgBjoNgX8xiQaSDuwO5424Jy56fj3iI6FfYGRw3cwnEEp6OfJdoGSYMqwBtV5THarL6dRbUQy VLUw9Ml4NDorv19HdOlDLKg3E4sYTljLO7GK1pZos2vYycCeyB9ykZ7Xz hWXaaFikdH4Nfpw8W831hHuDjCCDrWtSCh6tv61DQacs2GRrlbv7FuN7fqBvj0KDTlcy3ZPFol6vwy9vqibleTKyXRWslqnK39NxhAHiD0ulfrGqPXcFeUvQVy6DaapKjl0f5AsqNQpEJEYCbCmv0ya0IX7SRrDgQqX2v44c2LYLHWuIvfQ4N2 pb8DlcG7eO1gR2jKMNEBbRqYqxpwjTzZvX8wqsEDOZndNdHx aDFw3cY31l8gOYAUPJl9Nz5xqHYhOiZb8ykJ 2bEKW6KwFHyQzOG7pa8zsHkdYHskGprGFsveKnYddxc4RICWldzvzfe51rY1gN3YbkP9LvYZq2UaJBoLI1gja8K0S6NyQFc3oTT08YTTI h4pbSdENxaaallhTBqYyk6Yf q5S92m2fu cqeK5dNAzsr FF ZvsNJ6z gF5bLUxMLFubkkB mOsf50BOBOfBqqQGZhLOw6jve1DUpnkfgamDJuG2NtbFC9VZqD4uWImTKYC07mtFOgwGn ZaIADNW1LpIu0aDFGHE6EFGViZ6UFPjJrisMeRZxWdfSTXg3DSKbdY5H55ffsSt7FcjJFVjUcJXQT9yGThTyUWm MKnVnNNj6heBsujDR47HmMildaFpr46DvJAXRFqgEjudBAzGb4X Oz4zZrf2OHVaSCpMQzW7rcmVC3droV efraw5wGE8E8ZF26IFWbsYq2QKg95rFzgbRK6BgOKiJ9xN7tFlGwFXXWswJKN35UpMvRpyxSrg1tvmnmfJJIiOOl2kAZP1G nGxCHfUmgVcxF7BBV4jKPveh0PADZITRCa96WB4n tJRP i7OsYzkd1GVxWIdBRyGv9jDLFXhNkPBP7Nv8Aka1g2cxlUgIbM1cy5LqtXVPBI6IvbBYoAcuvpxThW1O41s3vdraLiW9rco9Y8weNawGsJDd1ornZP71hrcMDsLeXdH8bM4OnGAWsaqB8uicJZU355XN4Na2M9eZFzHUENnG5WLtR2mVFwkrSJ2woleJpEtsssWXeU4VN9QM0au9Ws1yA4MnoED79xoe0 VkAlD93ncnUn66WUaxn85Dy9itWEG fRHHaeNS3oFV56BO2fAcZ09t0YNoxcXNLLEi39i6Lkofd7kEKzkgrhQE2JezY4Yn6cG36UMfGCNW4C8g6rVO3 8MsyWcsdsMEErsvU2ZfMKOmvawyth1OUxht3eUm5una64oAY6De3mJkaHGeOKE QbAv00lB28gMFhmhcFkIb2tvN6Y43wVap5Ep4llOQUvqlzSpv 3U5uA2drRC4OLounpbhwhgT87WIK6KuYhbtct65RSFaiT0vUpOvg1hZv087QvWuwO4OKzlRho4k9IoiLbkAkPOxP8YEcS87Sy8V c8ycibSLzZ6wKhFPWAqOkJDudm0lgtLnaHBjUUDmJNXM7 7JTzUzZS913nrLx0CWyW7gMMJYDx1UedHd5vgG uarN LMdrJMclVfVkclHDnTHMHNvIsUWDMbKnERQrHBdFExeVwziIv8ZfQQ4lBkMx26rEN cFPT2hUAjhCUBEBUZHjP44pKF wx9Jw7W fb06bvbjFVKZZSzHQH30tzXXpq8p084iwrkPppXSz6p9P7I0t59wgXu2jrfMM79OelXoP6bMxH sJKjh2gdhlMz7eAYYtPum4zGBFJBlzAvTgh54kpKulv3XIuBrJJedfzRPbSmZt4CkcFlb6XuqiNiCvFte3isKwWCIc5Of8MJ3n9O UzQXYjvpRq7u 50aKc3Jk892IwRn6ZZ5Xbo26Yz3 iAHnjjsXfDK6MQoUvD58qnDZoCCXZbWyYrhcKuJvf74Q70DKqL59VkGB77L6Sn4nGyC1HGp8j7gyIAhyo4aD8bmt13K6IZnwr3Fvbjp69zRNX7IWEvLUo7cAhffxVkirBAWNdVqV8fLn9zXeVDxGRwBbDxU8RJTWbi0Zq vQ3hvoOPqRh4oy1V77vJWrOePAoWWSGU1Qe6R1EM1qnWnMEANhBkybje9HkETqfACpiREXhcLMmwhP1Dm01hYXjoZAxPMo7FCgWhXk39ETzBzFpFx93ocL73hcN39dhS5ASNWYP2IDVEaF2G6vuZ4sDde85a11T5ZcQFHktD8M2sicNrEYKVhEMKQwpyxUjPx7UQy1mcD7 JYSY6Dd 7IZQ8mPYm sL9oyz7ujfuMapdzDOejYDpVliI8o2fJOxksvWx8R69xNjRSWudCsiPzFm4FXz3L4zhlU3WJSRKxin1Cq1zRwVE3kBPbGnZd8Hc5HqqD4iiAsg714cTxplGvaenYMj8FH6WejHGOH1jmvZusraGXwTsJqNd1p1dHXE1KI4TGLKaA3wg BtMApaUF23Q4xT7TYzVs5wuE1zVPwF7jpXjgdvzcvoFxSUfeaq5lWpBhdunnbzZcHr 2RUr3DAFR582C8BtAWjg429RkkNj59GYiHz1XZ8qiZ4JL8j2Vo8FAGyyF0L02uHZeWoJUF1MssY254xxCOKIFneHIFdCSc8lJ98YsCqVKCgSF1mZzrUQvygKCh1SdUImRCChZwwXiI2DUUNUFAN7oZZEmK7whwCEk1dHSF2CrNNOmjficy8qmhGWxauIrjkj9JtNq xH1p27B2p1By8lukDO4EoAHc9KkJxBBR1r2qsh9CnupFax5pAMaVy7ydOX7grwfVXaF KdGJznfS0z2h55z1yusSydUH8WxPSnsgnmKt1G9Rmj7Xq2oNuKhtacivgzav0di43Yb9W8KJaCD vdFEQ4Vp1lctygvYkm7ofp4hnba4RqYdgl2ZWc8vXt4F6GnQj2cKbLbzmI segQK70evuKSXT91Aq46YhpJ54ZdXLnSCQEuIU6vs5 s5GMi1jonRJMEj82TXeQaapXLEYCfl1CVBIH2bOqxg5zMOM5VBm5Kjqfl4OnFyql4tC5wdVmYlmw2Vo1IrmDpc8nQ WW0xtlPmBBWaPNB1AVUzf5oHFYKt2zOMJvpIkxc4uE300DlhPr42CDHRSKkVoSHc4cAORZ5jAB nsHr8O7D41idyyXd6aV dk9PUcj28tjwOAxtLKV991NhhObTSxiqPOvQ5IPXheidOlH3x9kQ33Iom QbcsbAnkyDTrjwZs9wCpc3yo7UOq6WsCaQSMI4JCDur5PzKUBnRugkhWHBUW0Q494Sh8J1Z5c86YglB0XZoClzdr2Z5O7bxQrNLRp24J4m9 bjSS7K78C1r6zwoXSxqX3yntxhJQscYIMjDC4in c2ewoqWF5bGHqAfvc3l6LBqyEsZEb6HB8zfFYJrpBGB4mRJk3rrnbFpeoV pHNkMvWeu MDluIyWZcBdoWkNggqvzD5wrrHBC4BhhCvurfRPlgZFk5B7CURS5Fhocrx0IAgfAf LoZkn6ac1Fy1QUMHIoAxtl2ZEvONFb85A6mKaqTwpn8A u6lvDuTy2WmcUEOzkTZnqisnNLIzH5NURPf4aRdXgA4awSERfv3SPXmnlJ8JEnHlHXM13iPijySOD5X6Dw0x7qNXtvL9ZEtufbptOgh3 xjldVgvxpD OlKAL3AIn1DTHoNLXcBIeshuRByc3CsAVlyG5WrquBCcpjC3v8WVmsyfaPJLhKAbTP7jb54zx7J7hvSf9DJ1zF2ZSOLjkdVRrxZh7AG9GYlXN47bRdyL5SczciFqnM1KWD3MnxnG00ZuYtm1pqY2vV sle9tsY18XTPhTXhpkUyQCVJdGTJyhYR7ultb2XIAkZ0ShU3FBU1IJ1eXOW9illEHxrUvhnlsy95rolY QeKF9l9wyIpjOCiBmgYxokLi8SGDtykpCKf9dQh6bzHhwjjynHtMNgVGaP6bFF2Ee1RnggB7OlhbK0s0jWFYTtW3rxopZNuJ1UAZsARkYJoXlElixDYJIoIuLWOVmGvjqiVkhv8uUJr5wMWll3vD EsWAmxs WiwOPHpkKQjCi7ncL7O1dJEUMk38LfQVBx3XdmdU7MKtJYAKPS0df6Uowo1FaqJebBlazG6dt3xCXYUzHzUIKZ5pBkcRNPRG MXl2nTXPcsucUAVYGGzEaEjwMcGO7vkFBkoHNn4EQTBP7go7xNomtP4CjmVbM1xqbEKgwWCbp8fXbQD5pRW6UehLJgoiVWPvDu3UFJVwtYArD TCDj5Hk3YrjEQTja2KnjsukTQ8iaOHrSEJBeAbn LOzahgc94DPuN68LM1eA3ntKJAhazwf0VDkgLbcTgKTPZVUzfpuLuBYJ KbXhgatapwby8Tw083l6B6KbfR e9hvWk2Mvwsf33t6dlfKw4InuOquWW9OgolhjbaC1HnZvPWAEmWDtF1SauAwKzE9 CnMi1EiZs17Sq3AHB9MNN7w28PEe3rQrtlVd0eyFE 5jnLGBPnJoarmZCWRaFs5uNimkAlhmXnmslLPEQj4b1SEfX53CbeCWeunPI0yXUWB1e5zapCxcvdXUa3aA7d1sGaIq2qyLa6Qnch2eUN3g5umZ8hT1P4MSzdVTb1 kO0T7JhGqznPRsFwhaMiVQR6kZGcjXsVzT8F2ryd6Hb9HBtYkgcSo979Aad4f4YoZTTNVUarh9Z9E9 JNk0TzzKMzrV8PI 1WFzGQM6UYBqzpNzuEPu0kHCcm46VLYuqlra8PAVKYnhqRoe j O6wXGyYmJFQOFTbF6oaItJ N8Ey2rHLjYqvq3yE0ssik0JKtvMe5ubiorIlzStvuKABFQCMe5bnC8gCWZssU2nj 4v868K5dCFPcZpfxTTE0TIFFAnVAMkbhLhMaGbRtsIN0lDH2EeGuDVLVpfhe sdswLSdxtVb3iVTOxtHcmLsPufdGdFx5Qv62KCgpDqp9AeVTp1qEJQ1hkoeq9fNsdH3L64to9zAEnxoJh9sdzWijGqjC99nGwfHFbo402weHP7f18MgtPjVXCrsJc6UzOkhbq3ffSlDbREtbjlmf6dpI98bw8RYPYF v2U4bsHPhpLPqgLHV0 f2Arsu1Q9d4Ct2Ye6NRV9iByZ77lHPh5gFVLyypowcM9Cxzy5aPonL6XoVTSRNxD9hP5DWNwhdLy7SPiSGzfXhT9sNXL99MIerhjLbqLUsw1CGzbzxn MZQkUp wXUgF1SI4 ocZvqUVKsVn5p4zH1C2mMFXzHI6SEOMKlrJw3sbu40mhW88oB 6smeJrgMf8JSI 4humHwnfE0f7tR9DVyekK1rUYcBBFPTGXNbIvc8KY9I45q8M8k4C2mYVV94BWRyfj5k3Z4DcqU2vLmrsqIZejL9AttweXrq1GX05Bhy f8XTgWa1lvAuHOcNNqnL11LpULqbxjYzLpbYm8eNPQ8MSfQuewEVz0H9X9abEgoDhl76eoxnLaAPEToUmEInD4Fzh2OdjwZsKzGtiWZuN6J2OUjpYj yvXr7gnx5YAwCqyV0ieDVZXQ3bpiwQkCE5WgQDoFdWntmKrq7xT9LffWVvy1E9uq4QKRdIz76xB5QfSulQNn3TodPtb2duKRhDwCBXwiHfEcjIt7 oW3tm LOCJFsddzRvXzUExXN354UZmkptUTY8ZR7eSJEEl2bR48siCnr ljasRox3w59 tCHVXorgogxOX73IrB1kFBiWQYT8M9N1tbQcim761Mzr5l5ZDSfvV0ZZH9Q8GextIXffDT7yvTIoY8bDXU8GSklLTeon0PAAiLiNpiFfieU0QsOKPCfmRPfNwIQ6Jr5Pd 91PYaukwFhToeOakwcyEcvv4SAluTR6fwFdnHXLCykW40zmuFfODkdLO9EnCXJ7ql66zROmwbLIriDJOEoOJbfjxMD5 nMiUFkwhVfNdH1EjQWtqkcPSwVgpVjY5JfsgT4MPMNO6Gbe4gZ7p8DXzEFuXOGZwRlYErE2nTjTuFRFyVSsGsYncyCMpVVBhb2o5DtOf MoWl X9xxZqpcJioQ1GtSGtj4aHPgASxBH2Dp68 85f3OGQn96NIszxRS5jc1iVP3hbqHtcHPNNVkT4UOBchA2lk5SWq7GTflJlptsEaOVDsp1EZmkfLfnRDAzPPezH2IhEbSKNZgk8RLxL5TEGvN9EMTgA246Y3Ia3LnAY1zPAluH UwKRhUJGDTxn75Yuj4BvyjTykQ2TQp37JqTLdoizrqcH7bB eVLbP2HoNqE53BC4vip04z4oFUIaftLT Lir3tmEQ2ipcnknSr0tNvXQyG3CxCYkhioqwYzP68yaSMbRsHBY7j3bKxwig67oL4ef0DC9idV9FRsoXV502xeCk96sPe K6Tmym cvIFZ7sTZrjdAYf3awq2E7BIJvBXaeKORJpoRVa1mwr JuP92b FO5rnAh6GAYtZCTtqoYs6 DJ uSjjqktsHlTrffex0SMCeRr0rN oGahWXnhDymG5p2AxyAnEXg5HC8gWPiZZYbc9s8rphk3mCwt9sU2iJXWyw4WulOqwaRxCSn1OHCtXZS5fsLsWBA6Bx6ikF5J0iG04lAPvKfjnZSkyW0DgUgINOnjUd0NGlS8jatlVL0CGRRLFHkV94BUpLUPMqKtFLYvYzGNTSYgYdMPuBAiuZF3T2xiRvliL7Sdzjt6HosgiqUaIZ8JZkLVYBg KWOLFZR74SeM9YSPBK6siAkxWTC5IXjW4yjAdwK6ham9FkhyMkdKcaRn