剧情介绍

  議員之子車禍撞死人卻肇事逃逸回家,議員政治生涯陷入危機;死者父親驟然喪子,為查明兒子死因不顧一切;而死者的中國移民未婚妻,作為案發現場唯一目睹全部真相的目擊者,此刻卻莫名消失,施害者、受害者、目擊者,在真相面前展開生死殊鬥。慾望與真情,仇恨與報復,三個人都已經回不了頭⋯⋯《被轉校生》(第11屆亞洲新導演獎)導演新作,情節反轉曲折,心理刻畫細緻入微,受邀參加柏林影展,廣受關注。

评论:

  • 上官鸿熙 4小时前 :

    超级棒,极其流畅的合家欢大片,一次经典好莱坞套路的回归。炫酷、搞笑又温情,内在是斯皮尔伯格式的童真冒险,肖恩列维就是能做到每一个点你都似曾相识的情况下还让电影的观赏性爆炸。这应该是今年到现在看到的节奏最好的电影了,配乐更是一级棒!

  • 士昭君 1小时前 :

    我把他归类为儿童科幻,最近好莱坞刮起了复古科幻潮,其实就是没活了,拉跨了,好的原创剧本出不来了,儿童科幻因其喜剧的特点,简单的世界观设定,和单纯的故事发展逻辑,诸如《勇敢者游戏》《飞碟领航员》等八十年代的儿童科幻老片都是如此,本片这种穿越把戏也是完完全全的低龄化故事发展套路,甚至没有去年《明日之战》来的刺激舒爽,里面的几个主角也真够有意思的,统统都在重复过去的角色设定,雷诺兹在重复死侍的话痨,鲁弗洛再重复绿巨人的科学家属性,而佐伊呢,还是在演有色人种(阿凡达里的蓝色,卡魔拉的绿色,本作中真正的本色出演),而小鬼当家呢,也没展现出来,特效呢,也就那样,至于结局吗,他们都有光明的未来。

  • 初馨 1小时前 :

    100年的寿命远远不够人类用来认识自我解决难题 所以永远有那么多不能重来的懊悔和遗憾 永远需要一个与长辈同龄 跟童年和解的机会 穿越时间可以是迷人而危险 也可以是浪漫又温情 而你这拍的是一坨浆糊

  • 宗灿灿 7小时前 :

    2星,故事清汤寡水,但可以带小孩看,寓教于乐。

  • 夹谷丹蝶 5小时前 :

    小贱贱离开死侍的圈子这样的哔哔叨叨真的很惹人烦!绿巨人+小贱贱也没能救了这个剧情,兴奋点老是射不出去,你懂的!科幻+现实都被哔叨浪费了!导演功力有限啊!

  • 加侠 8小时前 :

    当赛场上唱响首发时的歌,移民的挣扎与抗争开启转折。拍得励志正能量且老少咸宜,表现底层生活时也拒绝糙话,布光和用色也纯丽漂亮。

  • 卫朝聚 2小时前 :

    披着科幻外衣的家庭温情片,如果 瑞安·雷诺兹再这样继续和肖恩·利维混下去,他未来的电影之路就只能是碌碌无为了。

  • 宜佑运 1小时前 :

    要啥没啥,既不感人也不热血,可能是个好故事,拍的稀烂

  • 介永言 7小时前 :

    你爸跳起来打你那个镜头比整部电影的笑点加起来都好笑

  • 休星渊 7小时前 :

    剧情上不如 必胜球探 但胜在扬尼斯的真实故事 励志、家庭、努力 缺一不可的传奇故事

  • 冼灵秋 5小时前 :

    死侍、绿巨人、艾丽卡、卡魔拉组队来了一波小贱贱合家欢版的《回到回来》。尼玛连光剑都使出来了,要不要再来一波“愿原力与你同在”......

  • 俞雁易 2小时前 :

    索里兰的公司布景到底是绿幕还是实景啊酷炫哦//所以男主到底犯了啥事大学奖学金没了???上课睡觉吗?

  • 彩依 8小时前 :

    《失控玩家》导演新作,卡司实在惊人。这种绿巨人成了死侍爸爸,蝙蝠侠的前妻是我妈妈,死侍和卡魔拉结婚了的设定这辈子还能看到几次?

  • 周笑柳 7小时前 :

    嘴炮喧宾夺主,太抢戏了。成也嘴炮,败也嘴炮。喜欢的人会很享受,不喜欢的人,可以考虑拉黑死侍了

  • 彤枫 1小时前 :

    标准的 Netflix 甜水电影,什么都有,标准化配料,看看无妨,不看也没什么损失。主要看瑞安雷诺兹耍宝。父子情感抓的很准,其他的所有需要动脑的地方都巧妙地处理成不需要动脑的方式。Netflix 的大数据模式很精准,把怪奇物语、爱与怪物、失控玩家的模式复制的很精准。但这未必是好事……

  • 夏侯冷荷 0小时前 :

    字母哥啊字母哥,真真一份迪士尼励志童话故事,遥想当年购买字母哥一代写下“freak1 嘉字母哥勤奋刻勉购之” 伟大的父母,原生家庭所有的爱。

  • 务逸美 0小时前 :

    我最爱的球星 都是一些早就耳熟能详的故事 但在一幕幕情节里让扬尼斯一家人的经历渐渐立体化。

  • 振梓 6小时前 :

    来自未来的自己,拯救过去年轻的自己以及和自己父亲,最为熟悉的小贱贱。

  • 仲依波 9小时前 :

    综合:6.9

  • 守欣艳 5小时前 :

    网飞能用这卡司拍出这种水准的电影肯定是洗钱了。小贱贱什么烂片都接看样子是真缺钱,另外最近看的三部他主演的电影都有daddy issue,莫不是大数据算出来的?

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