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漫画创作要点全解析

带你从白纸开始，把一个灵感发展成漫画作品

大量创作实例分析 漫画大师经验之谈

漫画学徒的枕边书 爱好者的敲门砖

◎ 编辑推荐

前言

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1 幻想世界的诞生

灵感的迸发

主人公的产生

故事类型列表

你要讲什么？

主人公的世界

绘画风格

团队合作与工作室

小结

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2 主人公和其他人物

主人公、同盟和反派

角色模式

人物档案

“老实人”的形象

冲突刻不容缓

对话：人物的声音

小结

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3 资料、观察、创造：幻想世界设定

历史漫画的世界设定：资料的收集

现实主义漫画的世界设定：细节造就真实

奇幻漫画的世界设定

未来主义漫画的世界设定：以科学为基础

幽默漫画：法国和比利时漫画的拿手好戏

小结

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4 确定作品的出版形式

法国单行本漫画：规则、定义、技术性要求

美国连载漫画：每月一个 22 页的故事

意大利漫画和日本漫画

杂志连载漫画：务必留下悬念

连环画：只有一横条的漫画

网络漫画

摄影小说

报刊插图与讽刺画

如何定义漫画

作品介绍

小结

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结论

术语汇编

参考书目

鸣谢

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书籍介绍

漫画创作要点全解析

带你从白纸开始，把一个灵感发展成漫画作品

大量创作实例分析 漫画大师经验之谈

漫画学徒的枕边书 爱好者的敲门砖

◎ 编辑推荐

• 作者：白小滑 发布时间：2022-03-13 00:26:36

  整个中国，就缺这种漫画教材，有原理，有案例，有技法。。 而目前国内漫画教材现状是：漫画风格的绘画 教材。

• 作者：尤姜 发布时间：2022-11-06 11:13:34

  《英雄之旅》边角料

• 作者：风中的毛 发布时间：2024-03-12 15:20:21

  不好，没有什么能用的干货

• 作者：橘生江南 发布时间：2023-04-16 17:28:39

  法国味儿太重了，不太具有普适性。角色塑造一章关于老实人形象的说法还挺有趣，所谓的叙事表格和综合表格就是我们说的情节大纲和人物小传。

• 作者：后浪 发布时间：2021-02-24 13:54:25

  从看漫画到画漫画中间隔了多远？这套大师精心编撰的宝藏教程带你把灵感发展成作品！收录《超人》《复仇者联盟》《忍者神龟》等编剧和作者的精彩访谈，跟专业人士走上专业道路

• 作者：love 发布时间：2017-12-09 21:36:46

  作为以色列之旅前，很好的指引资料！

• 探秘7-11

  作者：柳二白 发布时间：2015-05-06 08:36:43

  7—11，以其完善的管理流程和精益求精的细节操作，赢得了消费者的喜爱和同行的尊重。许多零售人都会生出这样的疑问：为什么7—11会做得如此出色，他有什么独门秘籍？就像一千个读者有一个哈姆雷特一样，许多人都从不同的角度对7—11解读，每一个角度都是一个学习点。

  本书作者碓井诚创立了7-11信息系统，主导推进 “真IT经营”，所谓真IT经营，是指不把IT应用看作技术，而是看作一种经营来理解。他 “被誉为设计和建成了支撑7-11事业基础的第一人”。作者虽然没有直接参与管理经营，但是却从IT层面解决了经营管理的问题。他对7-11的理解是站在系统流程角度的解读，也让我们有机会从前台到后台窥斑见豹，看看7-11的强大系统是怎样炼成的。

  7-11的目标很明确，不管做什么都要站在顾客的角度，比如系统的改善、流程的梳理，所有的工作都是围绕这一核心目标，这使本来繁杂无序的工作变有得有序而且目标明确——一切为了顾客。

  对顾客来说，什么样的服务是合适的呢？7-11定义为“在从顾客起床到就寝的这段时间内，随时不间断地提供顾客想要的商品与服务，货架上的商品永远保持新鲜，待客态度友好，店铺24小时365天不间断营业”。

  为了让顾客品尝到新鲜的商品，让商品永远保持新鲜，7-11做了许多改善，比如由整箱送货变为可拆零送货；对配货车辆进行统筹，每日定时送货；周末也照常按工作日时间送货；速食及熟食类的商品，每日要配送两到三次。与这些改善同步的，是7-11后台系统的完善与跟进。

  在零售日常管理中，系统与业务流程的不匹配是让人头疼的问题，这就犹如快马与慢车，业务流程前进了，但系统却不能及时跟进，照样不能提升运营效率。书中举了一个例子，为了达到商品新鲜到店的目标，需要提高配送效率，但是只单方面提高配送频率，必然增加客户的成本。为了解决这一问题，7-11一方面改进业务流程，一方面改进系统，让客户统筹配送，设计合理路线与商品搭配方案，避免因提高配送效率而让客户额外增加配送成本，要做到这一点是需要强大的系统支持。

  究竟怎样做是顾客满意的，怎样做才是“一切为了顾客”？书中举了两个例子，让人印象深刻。一个是7-11为研发一种炒饭，高层前后品尝了10余次，不断改进，不断站在顾客角度考虑口味与需求，并要时刻保持新鲜，往返多次后最终才达到满意效果。仅从这个商品的开发就可看出7-11严谨踏实的工作态度，不放过任何改善的机会，不放过任何一个细节。还有一个例子，就是制定销售计划日历，包括对活动、季节、天气、重大事件、行动的记录，信息日程化，并进行整理。这样的记录对做销售预案、销售计划、销售总结将起到重要提示作用。

  听说过这样一个故事。一位资深店长每天都记录天气及当日发生的重大事件，这在当时看来并没有用处。但每当进行同比、环化分析时，他这样的记录就显现出了效果，所有的数据都具有可追溯性，增长或下降的原因一目了然。店长的记录与7-11的销售计划日历有异曲同工之妙。

  7-11创立于1974年，作者写这本书大约在2009年左右，从创始到2009年，7-11一直坚持把顾客放在重要地位，一切工作和运营都围绕着顾客开展，顾客是一条坚定的中轴线。近日，《中国经营报》对北京7-11进行了报道，从报道可看出，顾客现在依然是7-11工作的重点：围绕顾客的需求开发新品、增加与顾客的情感互动。

  这，或许就是坚持的力量。时间在流逝，许多都在改变，唯一没变的是7-11的经营信念。

• 故作惊人语的《大数据时代》

  作者：阿九 发布时间：2013-08-01 18:31:21

  花了三天的零碎时间大致看完了舍恩伯格的《大数据时代：生活、工作、思维的大变革》。我看推荐说这是“迄今为止最好的一本大数据专著”。目前公司在搞Hadoop、大数据应用，外面各类零碎的资料也非常多，那么想我应该去看一下这“最好”的专著吧。

  买回来看完的感觉是平平而已。个人看法，在五分制下，大概也就是最多打三分。这本书可以买来看看，写得比较完整全面，案例比较多，有一定的参考意义，写PPT吹牛用得上，但是有什么巨大的意义就谈不上了。很多观点不能同意。

  一、主要观点上可以探讨的地方

  作者提出了关于大数据的“掷地有声”的三个原则。这三个原则凡讲大数据必被提及，很多人奉为圭臬。但是我觉得每一点都值得探讨。这三点分别是：不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。

  看完之后感觉都有点不是那么回事。

  1.不是随机样本，而是全体数据

  这个说得好像人类从来就不知道使用全体数据可以得到更全面的结论，而非要去煞费苦心发展出一套抽样技术一样。人类早就知道处理全量数据的好处，而之所以要进行抽样分析，原因不外乎两点：一是处理能力跟不上，二是数据收集能力跟不上。作者认为人类之前主要受限于数据的处理能力而不去处理全量数据，但在目前机器处理能力有了巨大的提升的时代，限制绝大多数应用的瓶颈不是计算能力而是数据采集能力（不要去提那些极少数需要超级计算机的场合，那个和多数人无关、和本书的商业主题也无关）。但是即便如此，抽样所要针对的很多应用场景是不太可能收集全量数据的情况。比如人口普查，无论计算机力量如何强大，当前很多数据还是要人工去收集，所以这个普查还是要用抽样的方式。有意思的是，作者用人口普查是抽样分析来说明非“全量”时代我们被迫采用了抽样，而最终也没法说我们是否已经可以用全量数据来做人口普查了。实际上至少在目前，对于人口普查，抽样还是必然的选择（嗯，你可以设想，以后人人都装一块芯片，你可以在你的PPT里讲给你的客户和老板听）。再比如我们统计里的经典问题：怎么估算一批零件的使用寿命？怎么去分析一批奶品里的三聚氰胺？以前我们不可能去做全量测试，因为这意味着这批零件就废了，这批奶也全部用于测试了，这样测出结果也没啥意义了（嗯，你也可以说：我我们去收集历史上所有此类零件的使用情况来进行分析吧.....嗯，加油吧，雄心勃勃的骚年）。现在呢，还是必须依赖抽样。

  即便不提这些例子，仅从逻辑而言：收集、处理数据的行为本身也在不断产生着新的数据。我们又怎么证明这些数据不是你需要的“全量”的一部分呢？

  作者的行文中，关于什么是“全量”，处于不断的摇摆之中。有时指“我们需要的所有数据”，有时指“我们能收集到的所有数据”。作者举了人口普查的例子，这个全量显然指前者。而在很多商业案例中，又显然指后者。我们有能力处理越来越多的、在以前不敢想象的大量数据，但是至少目前看，我们还没不可能说我们处理了“全量”。我们最多可以说我们能处理我们能搜集到的“全量”，但如果据此产生了我们已经没有遗漏数据了的感觉，认为所有数据尽在掌握了，那我认为是一种很可能导致错误的错觉。

  2.不是精确性，而是混杂性

  这个么，说得好像以前的人类在使用“抽样”数据时竟然都认为取到的数据是“精确”的一样。在使用抽样数据的时候，我们就知道要容忍一定的误差。我们甚至知道在就算取得了“全样”数据的时候，也可能因为有各种原因而导致的不精确，统计实践中对此有相当多的案例。人类从未奢望过我们通过数据分析取得的多数结论是精确的。我们从来都要在信息混杂的情况下做出大多数的决策。

  3.不是因果关系，而是相关关系

  这是很多人（包括作者）认为最有价值、最重大的发现，而实际上却也是最收到批评的一个观点。连译者周涛教授在序言里都表示看不下去了，他至于认为如果放弃对因果关系的分析，是人类的堕落。我不说这么高的哲学层面，只从逻辑和技术上讨论一下。

  计算机能够提供给我们的结论（到目前为止以及在可见的未来），都是相关性。计算机从未提供过明确的因果关系给人类。是否因果关系，是人类在数据基础上，进行的人为判断。一直有相当多的应用，也是只考虑相关性，不考虑因果关系的：确定因果关系，是需要更大的精力、更多的投入的。所以只看相关性而不看因果性也不是什么新的结论（实际上已经是个很旧的结论了）。而这个相关性是不是可以作为决策的基础呢？这个一样离不开人的判断。有一个这样的故事：通过大量的数据分析，慈善组织得出结论：一个国家、地区的电视机的普及率与发达富裕程度很有关系（冰箱、洗衣机、空调、高跟鞋、牛仔裤，etc.，也会和发达程度有这样的相关性），于是他们就向贫困国家赠送了很多电视，认为此举可以促进改过的经济发展。你可以鬼扯电视的普及与经济文化的密切相关，但是实际上最终发现更可能是经济发展导致了电视的普及，而不是反过来。所以，我们真的不需要因果分析吗？说得玩笑一点：这个世界真的不需要脑子了吗？

  作者举了一个例子：谷歌分析搜索关键字来确定哪里可能发生了流行病。认为这就是利用了相关性而不是因果性。这是没有利用因果判断吗？现在在投入巨大的机器资源进行分析之前，分析师已经预计了得病的症状可能会导致人们去网上进行相关搜索（影响了搜索行为）。谷歌存储的用户上网信息肯定远远不止一个搜索关键字，分析师为何不开足马力把“全量”数据、各个指标都分析一遍呢？比如用户上网地点？上网时间？上网频率？上网语言？浏览器版本？客户端操作系统？etc...为何会像导弹一样精确地将机器资源投放到了关键字上呢？

  总之，对于这些原则，作者为了显出新意，说得过于绝对。而排除掉绝对的成分后，这些观点也就不显得是创新了。作者把三个数据分析人员一直秉持的原则，当做全新的东西讲了出来。时代在变化，我们或许应该经常重新审视这些原则，来确认自己的思想是不是僵化了、是不是过时了。我赞同作者重新审视这些看法，但是我觉得没必要讲得这么极端。

  二、细节论据上可以探讨的地方

  除了三个大原则不足以令人完全信服，在一些细节上，作者的引证也不是很严谨。

  如第51页，对于拼写检查的算法的优化。作者提到，通过输入大量的数据，4种常见语法检查算法的准确率提高了很多，以此说明大数据发挥了作用。这确实是个很有启发性的例子，可以去做更深入的分析和研究，但是.....仅仅4个例子，够得出很有力的结论吗？4个算法，作者没注意到这是一个非常小的样本吗？不能因为这是4个用了大数据的采样，就认为这是一个支持大数据的有力结论了吧。（顺便我很想问问他们：为什么不测试个几十上百的算法呢？是不是面对如此“大量”的计算，也只好折中选择了一个抽样的小样本呢？甚至连样本数量是否合格都不顾上了吗？）

  三、这本书有什么用处？

  对于这样的一本书，我不明白周涛教授在译序里为什么要建议大家（以后）每个版本都应该买一本。为什么要买？难道作者理清自己脑子的过程很值得我们关注吗？

  译序里说：“作者渴求立言立说的野心”，但是我恐怕作者是达不到这个目标的。关于作者的简介为：“《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为‘大数据商业应用第一人’，....早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。”

  总体感觉是作者有很多想法，见识过很多案例（这些案例都丰富地体现在书中了，也很有参考价值）。但并非是一个曾经和数据真正绞尽脑汁搏斗过的人（这是我瞎猜的，没有考证过他的经历。考据者请不要告诉他做过什么咨询案例，这离真正体会数据的折磨还很远。）。

  第183页说道：“...执行官们信任自己的直觉，所以由着它做决定。但是，随着管理决策越来越受预测性分析和大数据分析的影响和控制，依靠直觉做决定的情况将会被彻底改变。..."真的会么？如果你面对某一家企业做咨询，那可以这样讲。一种新技术的采用很有可能大幅提升企业的战斗力，并超越竞争对手。但是作者是期望对行业立言的人，面对整个社会我们这样讲就不严谨了。引用一个例子：中国棋院的一次训练会后，总教头马晓春对隔天要去各自的母队参加围甲的棋手们说：祝大家周末取胜。棋手们笑了：我们只有一半的人能赢啊。同样，如果大家都采用了大数据技术，那么也总有企业要在竞争中落于下风。而既然我们实际上无法真正分析“全量”数据，那CEO们还是会有很大的决策空间，哪怕很多决策实际上“不科学”。最起码，他们需要决定将有限的企业资源投入到对什么样的大数据进行分析，并如何应用分析出来的结果。嗯....我认为，这多少还是要依赖一些直觉的。

  那么大家是否应该看一下这本书呢？我的答案是应该看一看。既然大数据是当前的潮流、相关的研究/商务活动层出不穷，那么做IT工作、数据工作的人对于“最好的”专著无论如何都必须看一下。书中集中展示了很多案例，值得作为参考和启发思维。此外，为了作为谈资、为了在写大数据PPT时有所依据，大家也得看看这本书。根据场合不同，可以对里面的内容复制粘贴、理解重写。这些内容，我相信买一版也就够了。需要提醒PPT人员的是，演示前请想清楚如何回答可能被提及的质疑。如果你对这本书的观点都深信不疑，那么你将会遇到很多的质疑。

  对于下载网络版本担心没有图的朋友，请不用担心丢失信息：除掉湛庐特别制作的一张本书思维导图的彩页。这本书没有图。是的，一张都没有。大数据，大概太大了，大到作者无法用任何图来阐明了。