影片的一个暖点:即使是psychopath,在接纳他和正能量母爱的培育下,还是可以做到选择性杀戮的。相反,正常人在过度男性化环境中,会变畸形,与人为敌。故事很精彩,虽然入戏略慢。
好一个静水流深,好一个睹物思人,好一个图穷匕见。那山一直都在,看到犬吠的却只有三人。
一度以为是the ballad of John and Yoko and Paul and Brian,没想到这么颠覆,摄影美得像数字版的天堂之日
适合我的幽默,以后有这导演的电影都不会难看到哪去的
断断续续几次看完了。整体感觉,意义大于可看性。我不是很喜欢前半段的镜头语言,感觉太刻意了,那种在冷静叙事和人物大特写之间的来回切换。后半段的可看性稍微了好了一丢丢。内容当然是扎实的,虽然是胡诌片,但是也下了功夫。片子讽刺美国的整套政治游戏和政客的虚伪,但说真的,某国人民还没跟着一起讽刺美国、然后觉得自己优越性的资格。如果说有什么整体讽刺、不分国籍国家的,大概就是,讽刺每个人都觉得自己很聪明、而别人是蠢货,每个人都是这样。唉。
戏份分配过于不均,导致小男孩在前半部影片基本没有表现空间,只有最后25分钟比较值得玩味。所谓的“克制”,更多表现为半遮半掩,不用对白直接表达是可以的,但是镜头明明应该给到更多信息,比如小男孩当着卷福的面绞死兔子的画面,现在这个半遮半掩的镜头语言既没有冲击力,也没有含蓄的韵味
不得不承认最后一段拍得太牛逼了,马厩内抽烟的手指上全是戏,单说人与人之间情感的微妙含蓄高级感,这一段真是教科书中的教科书。
影片三星,本尼的表演加一星。演得太好了!外表粗鲁强大内心脆弱纤细,孤独的感觉很强烈,后劲很大。PS,最好的猎人总是以猎物的形式出现;PPS看到克斯汀邓斯特和杰西,差点以为是《冰血暴》的猪肉夫妻再现江湖。
这简直是一场阴谋,这也可以定位为悬疑电影吧?
其实挺有趣的,不过一旦发现它其实就是把过去两年发生的事总结了一下也没那么笑得出来。用梅丽尔·斯特里普来演特朗普一定是故意的。不太喜欢的地方是:这部电影和它所讽刺的那帮人,以及和现在写下这评论的我一样充满了傲慢。
如果将六个月的时间线拉长至五十年,彗星指涉的正是气候危机——我们甚至能在永失故土的海岛居民中看到彗星的尾巴。然而环保主义者们确实是最弱势、离我们的过往经验与当下现实最远的政见群体,大多数人能在电影中看到的也确实是眼前的、即知的危机——比如疫情。
选角神了,演员都烙入角色。不清楚原著什么调性,但简坎皮真的才情出众,至少对我来说这个故事里的每一张脸都有着不同程度的扁平,能做到这么高级全凭导演的能力。菲尔就一不讲道理的作男,角色弧度很小基本上就纯招人讨厌。有人说彼得恋母恐怕是对亲子关系有误解,我要是他我也起杀心,看着这个什么玩意儿整体污蔑欺负自己妈妈不弄死他留着过年吗?
视听极佳,镜头传达的信息很多,可我觉得前戏中无关情节有点多,以至于将主角的地位放在后面才逐渐清晰。
影片的一个暖点:即使是psychopath,在接纳他和正能量母爱的培育下,还是可以做到选择性杀戮的。相反,正常人在过度男性化环境中,会变畸形,与人为敌。故事很精彩,虽然入戏略慢。
优选之人的禀性总是会在自然中生长在社会中被消灭在冲突后消失。
这绝对是一部神作。电影的剧本创作于2019年,里面用陨石撞地球去讽刺美国社会的各个方面,但是在新冠肆虐的当下上映这部电影,却狠狠地打了美国自己的脸,难怪他们的影评人不敢给高分,这也是一种讽刺啊!全片有大量的细节,有各种各样的讽刺:从来没有话语权又不善于社交的科学家,除了选票和利益什么都不在意的政客,娱乐至上且毫不在意真相的媒体,毫无良心不在意他人只在意金钱收益的商人,只相信自己所相信的反智民众,甚至还有军队贪婪、种族与性别歧视、网暴与关系切割、亚裔(少数裔)背锅、个人英雄主义过剩、官商勾结、钱色交易、忽悠民众、明星效应、电影跟风、宗教讽刺等等等等,最后落在唯有家庭好的救赎,简直把资本社会讽刺了个遍,而且非常适用于当下,荒诞又真实,很想说一句“毁灭吧,赶紧的”。最后还有两个彩蛋,千万不要错过。
金融家控制政治、政治操控媒体,媒体操控大众,一切信息舆论皆可娱乐化,没人在意真相,一切皆可娱乐,最终娱乐至死!荒诞吗?但现实就是这么荒诞!印象最深刻的是凯特·布兰切特饰演的早间节目主持人布里·伊万特,一个情史丰富,受过高等教育,看似是一个时尚前卫的独立女性,我以为她会有不同于普通人的独立思考,在关键时刻能表现出智慧的一面,结果发现是我想多了。结尾很舒适,脑残女总统和冷漠科技富豪带领的地球“幸存”者们,在太空仓里沉睡了22740年后着陆在一个伊甸园般的美丽星球,然而却发现,他们不过是跨越万年去给一种叫Bronteroc的鸟类生物送食材。
多疼痛啊 不希望所有人做哑巴 但我自己永远不勇敢
多疼痛啊 不希望所有人做哑巴 但我自己永远不勇敢
马丁说,如果他编不下去了,会让一颗彗星把维斯特洛轰了……世界很可能就是这样死于大数据中的。
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