剧情介绍

  男主角ゴウ(泽田)是一个一心痴迷电影、无心顾及家庭的人,年轻时的他(菅田将暉 饰)曾经想成为导演,于是去到剧组干起副导演的活。他当时爱上了在食堂工作的女孩淑子(永野芽郁 饰),还跟放映师テラシン(野田洋次郎 饰)对电影的话题交流甚欢。当ゴウ终于等到了拍电影的机会时,一场事故让电影化为泡影。半个世纪过去后,当初的剧本再次出现,一家人的命运也迎来改变。

评论:

  • 公良欣妍 9小时前 :

    很无聊很一般。

  • 初凡 6小时前 :

    电影真的可以靠“大数据”算出来的吗?我想应该是可以算出来的,只是这样的电影显然只能循规蹈矩,所以也就不功不过,显得非常流水线非常死板。他们仨的卡司组合的确是非常亮眼,但是每个人的角色分工同样是非常陈旧。《卫报》评论说就像机器人看了一大堆电影后吐出来的复写作品真是非常恰当的比喻了。的确,爆米花电影要啥自行车?可是,看多了这样的电影真的非常容易腻。

  • 亓官语雪 6小时前 :

    可惜片子里除了老公,没个正常的

  • 娜雪 5小时前 :

    做位一部大盗片来说,没有那些高智商的破解机关,一味靠动作戏来感官刺激观众,明显就是一部爆米花爽片来拍的。所以看看Ryan耍贱耍基情耍口炮,看朵姐美美的出场,其实就够了~巨石嘛,其实一向对他不怎么感冒~

  • 慎博敏 8小时前 :

    想创新没错,但嘴炮过多了,效果反而还不如常规的好莱坞大片。

  • 卫长文 6小时前 :

    從公佈演員名單開始就處處透露出「勞資不差錢」的網飛真的是在年末播出了一個衝刺kpi的好ip,而且很大的概率我覺得從結局來看就是要出續集的。

  • 折凝静 9小时前 :

    这片亮点居然不是三主角,而是三彩蛋,一是开篇我以为打开了远古外星人(旁白也是要恰饭的),二是黄老板的小品(欧美歌手终究逃不过的宿命),三是吴京仅一秒的精湛演技

  • 宗政秋阳 9小时前 :

    比想象中好一点的网飞大数据流水线电影,盖加尔朵在这里比尼罗河里好看很多

  • 年槐 7小时前 :

    三星半,合格爆米花,女警察身材深藏不露太有料了,还不忘黑范光头,哈哈

  • 乐高飞 8小时前 :

    第三视角下有几幕仿佛看到了我妈和我的日常相处模式,突然理解了妈妈的絮叨其实就是她表达爱的方式。以后当自己对妈妈不耐烦的时候,我可能会想到这部电影。

  • 候沛凝 1小时前 :

    情节拖沓,主次不分,强行反转,塑料质感。演员没有突破,剧情没有亮点,浪费了三个好演员

  • 励振荣 8小时前 :

    中规中矩好莱坞商业片大杂烩,巨石强森和小贱贱真的演什么都像巨石强森和小贱贱。女配还不错,但要说比盖尔加朵好看我真的第一个不同意。

  • 堵雅容 5小时前 :

    emmmmmmm,虽然都是我喜欢的明星,但这就像一部故事比较俗套的,巨大的广告片。片头模仿成龙,呵呵,但喜剧感出不来!越狱、动作、追车、美女、反转...... 好像什么都拍了,又都浅尝辄止,提不上劲!爆米花片约,赚钱嘛,不寒碜!

  • 姒问萍 5小时前 :

    看哭了,但总觉得好像除了直击泪点以外还应该加入一些什么,让人印象深刻一点,不知道是什么。不过张婧仪在这一部表现一般,没有之前的我要我们在一起表现的好。大概老戏骨们一对比就……

  • 东门白曼 9小时前 :

    各种经典类型故事的大杂烩,三个演员都很喜爱,节奏不错,基本没时间出戏,一路嘻嘻哈哈噼里啪啦的爆米花片。

  • 心诗 9小时前 :

    观感非常奇怪的一部电影,你说它烂,可三个大卡司加上略微中二的剧情,好像也没那么讨厌了,你说它爆米花,但剧情简单到像幼师般的贴心照顾,不但毫无逻辑,某些细节也经不起推敲,每位角色都是神出鬼没的,就像逃学威龙3里讽刺的那样,反正毫无缘由的就出现了!另外三位角色跟之前的角色,不能说毫无关系,也是大差不差,多少都有点影子,盖尔加朵还好一点!小贱贱现在演什么都是小贱贱,完蛋回不去了!

  • 克帛 5小时前 :

    【Netflix】一星半。Netflix不愧有钱任性

  • 康子骞 8小时前 :

    网飞还是喜欢做缝合的工作,依旧是前辈们开发出的成果直接拿来用上。这种电影看完不像是经历了一场旅程倒像是看了场XX影业未来新片发布会,各种物料的堆砌。最开心的时刻是小贱贱进入某个藏宝地时哼出了夺宝奇兵的主题旋律。另外,你们猜,网飞和三大主演会被中国内地手机还有电的活人们骂死吗?那个段落虽然一闪即逝,但足够清晰了。

  • 成泽 7小时前 :

    质量很烂,巨石强森和加朵完全不来电,但是无脑爽片真的很下饭。

  • 彩杉 2小时前 :

    everything i don't like about Netflix again,看起来就是一个大数据机器人制造的的产品。那么高成本 不money laundering真的很难解释。

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