叶光小百合 高清

评分:
9.0 推荐

分类: 恐怖片 2006

导演: 中田秀夫

剧情介绍

  在一座被称为黑百合的住宅区,老旧的设施和猩红的花朵散发着死亡的气息。美丽女孩二宫明日香(前田敦子 饰)随父母、弟弟乔迁于此。只是她并未感到太多的喜悦,隔壁筱崎老人(高桥昌也 饰)的房间时常发出不绝于耳的闹铃声和奇怪噪音,父母反复不变的怪异言辞也为她带来更多的不安。第三天,明日香意外发现筱崎老人早已死去多日,现场的惨状以及未能及时发现情况令这个善良的女孩内心承受巨大的压力。借此机缘,她结识了专事遗物清理的青年笹原忍(成宫宽贵 饰)。接二连三的诡异事件使得她不得不依靠笹原。
  盘桓在小区长空多年的恐怖阴影,慢慢降临在明日香的身边……

评论:

  • 嘉翱 3小时前 :

    前半段感觉节奏怪怪的,但回去一看,发现剧场版简直分镜级还原漫画😂但在大荧幕上,侧重就不好像漫画里用一小格特写和大跨页展现地那么明确了。后半段开始打戏观感就很好。第0卷本身比较单薄;但如果读过漫画后续,观看体会就有意思多了。

  • 云梅雪 3小时前 :

    总结:夏油杰手握4461个咒灵打不过祁本里香1个纯爱咒灵

  • 务聪睿 1小时前 :

    怪不得高分电影,的确是让人不寒而栗。不过以前有了解过奥斯维辛以及相关历史,震撼少了点,但是整个电影所表达的还是充满了无尽的黑暗和邪恶。只可惜世人可曾铭记?人类文明总是如此重蹈覆辙。

  • 寻和悦 2小时前 :

    舞台剧、传记片、歌舞片的无缝结合,加菲的表演也非常动人。同时也是高潮不断的音乐盛宴。爱乐之城后最好的歌舞片。

  • 卫国龙 8小时前 :

    极简,冷酷,句句逼人,逻辑吞噬法则,人道主义的怜悯在压倒性专权决策面前不抵一根稻草,谈笑间,百万生命命运已定。时至今日,此种会议仍能对标到任何场景,这才是最可怕之处。

  • 后采白 9小时前 :

    高度一致,有序协调,科学规划,精准高效地制定欧洲犹太人动态清零计划。

  • 婷璇 3小时前 :

    撑过前半小时,后面就很容易看进去了。第一眼看过去就很喜欢主唱小姐姐,觉得眼熟,没想到居然真的是当年歌舞青春的女主,很喜欢她唱歌的样子呢

  • 之沛白 7小时前 :

    对历史的严肃还原,虽然是会议,但并不枯燥。长篇的对白也更需要演员的演技。

  • 卫燕 6小时前 :

    全片都没有出现背景音乐作为情绪烘托,话剧感非常强

  • 寒娟秀 2小时前 :

    如果撇去种族清洗和大屠杀这个前提,这种会议是所有集权政治的必需品,“圆满成功”会是不变的归宿…群戏很精彩,如果改变成舞台剧一定也很棒。

  • 宫凝心 0小时前 :

    一堂历史课。在恶魔眼中,生命只不过是一页页PPT中的kpi而已

  • 扶嘉玉 4小时前 :

    最可怕的是,如此严谨高效秩序的会议,是在讨论种族清洗。

  • 初惠 3小时前 :

    大量密集的信息让人了解了更多真实事件的细节感到震惊, 流程化的讨论,优化方案以及数字背后,蒸发的都是一条条的生命。题材优,但张力不够,仅就是一场记录!

  • 夙淑懿 2小时前 :

    看了这个片子,我还特地查了一下,就在这个会议的同一年代,就上映了《十二怒汉》这个电影,现实的确比想象更加离谱啊!

  • 丙欣畅 6小时前 :

    会议里有阿谀奉承也有针锋相对的各种对话,时间不知不觉就过去了

  • 官青易 8小时前 :

    会议上各部门的头头为了自身利益相互博弈,会议召集者为了达到目的软硬兼施。与会者在一番讨价还价,让利得利之后,终于达成一致。

  • 夙承志 3小时前 :

    形式&主题,很明显是冲小金人去的。但相比lalaland,并未感觉有高出哪一块的叙述表达。评委们应该也很难把大奖,事隔五年之后再颁给同类型的影片吧。

  • 云尔柳 3小时前 :

    原来这种级别的会议都能和我们公司的晨会如此之像(当然,会议主题除外)

  • 师思若 0小时前 :

    人模人样的开会讨论犹太人全欧洲的清零,当官那个:你们随便咬,别咬到我,咬我就喊口号:“元首说了…” 底下当兵的人渣说自己成天杀犹太妇女小孩,手下还有特别喜欢杀小孩的变态,“我们多有能力”。制定过犹太人法的黑衣服男人表示自己依法办事,提出精细化犹太人分类和强制阉割的损招,被叫到办公室要和笑面虎高管当邻居,得逞后立马不吱声了。最后一群人站在休息室饭堂又热聊一组,黑眼圈胖子出幺蛾子,引大家到毒气消灭一劳永逸的阴招上,自己好说一说当兵时候的经历露露脸。恶魔体制下群魔乱舞,说起杀人的事儿还自称搞卫生是正义,而且这种鬼才逻辑还一直流行。

  • 丑问筠 0小时前 :

    对话太密,看得窒息。90分钟时间他们用对话屠杀百万犹太人,并且以此为升官发财的数据支撑。

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