斗罗大陆4漫画 高清

评分:
9.0 推荐

分类: 国产动漫 美国 2017

导演: 付辛博   

剧情介绍

斗罗大陆3龙王传说故事结束一万年后,冰化了,斗罗联邦科考队在极北之地科考时发现了一个有着金银双色花纹的蛋,用仪器探察之后,发现里面居然有生命体征,赶忙将其带回研究所进行孵化。蛋孵化出来了,可孵出来的却是一个婴儿,和人类一模一样的婴儿,一个蛋生的孩子。


评论:

  • 姜琼音 5小时前 :

    如果只是为了所谓的骗子骗骗子的反转来服务的话,建议只看前半小时和最后十分钟。

  • 家荣 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

  • 函梅 0小时前 :

    编剧和导演真的是糊弄学大师吧?不知道怎么拍结尾,找三个大牌给网飞洗洗脑,就交作业了?

  • 匡丰雅 0小时前 :

    适合电影院看的爆米花爽片,盗蛋大盗,雷诺兹一如既往死侍风格,搞笑有趣的盗窃,逃跑被截胡

  • 乌琼华 8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

  • 心琪 9小时前 :

    适合电影院看的爆米花爽片,盗蛋大盗,雷诺兹一如既往死侍风格,搞笑有趣的盗窃,逃跑被截胡

  • 周书雁 5小时前 :

    十分催泪。扣分点在于:几种关系经不起深究;徐帆略显做作的表演(尤其前半部分);太俗套的结尾。

  • 敛鸿哲 1小时前 :

    合格的爆米花电影,也只是合格而已。这不号称很贵的网飞电影,最起码有5000万的预算都是给三位主演的吧,然而他们三个只需要带着自己固有的电影人设出现就可以了,强森演啥都一个样,从表情到造型,万年不变。RR是真的长得招人喜欢,小贱贱人设也是这几年让他赚的膨体钵满。另一位加朵女士,完全就是颜值能打。剧情就是都拼西凑,然后配上好莱坞一贯的氪金场景,全体收工。 即使这样,你别说,这不电影还是比一般的爆米花电影强很多,毕竟三位主咖的路人盘还是很庞大的。

  • 其琲瓃 4小时前 :

    好一般哦,感觉瑞安雷诺兹已经被自己这个耍贱的戏路固定住了,这几年他的电影几乎每一部都是这种风格;道恩强森也是一样,近几年几乎没有很大改变;盖尔加朵也就还好,这里也不够美。唯一满意的地方是片尾的确足够反转,但是除了这里和几个好笑的地方之外真的不太行,勉强及格吧。

  • 刚欣怡 1小时前 :

    肌肉臭脸 干练美艳 死侍式嘴贱 三人显然都对typecast说big yes 演的都是最擅长的类型角色 成片还行 没有新意 就像是是国家宝藏尖峰时刻十一罗汉夺宝奇兵的一锅乱炖 但毕竟只是周末饭后爆米花 插科打诨外加堆砌各种爽片元素和烧钱外景场面 娱乐性算是不错的 毕竟同样是套路动作电影 同样是角色间没火花 至少比近期快三个小时的某部有意思点 (加朵抄起古代兵器打架那段 我不管 天王老子来了这也是Diana Prince)

  • 斯初雪 1小时前 :

    要是其他人演boss,我会觉得这个女性boss怎么这么浮夸!这么无聊!这么假!为什么能打倒巨石强森!为什么一出场周围小boss就开始掉智商!

  • 怡璐 2小时前 :

    Ed sheeran在婚礼上不应该唱perfect的,应该唱the rains of Castamere,然后三颗蛋一起爆炸,婚礼现场被夷平……那么喜欢无厘头的反转不如最后来一把狠的对吧。

  • 俊钰 2小时前 :

    肌肉臭脸 干练美艳 死侍式嘴贱 三人显然都对typecast说big yes 演的都是最擅长的类型角色 成片还行 没有新意 就像是是国家宝藏尖峰时刻十一罗汉夺宝奇兵的一锅乱炖 但毕竟只是周末饭后爆米花 插科打诨外加堆砌各种爽片元素和烧钱外景场面 娱乐性算是不错的 毕竟同样是套路动作电影 同样是角色间没火花 至少比近期快三个小时的某部有意思点 (加朵抄起古代兵器打架那段 我不管 天王老子来了这也是Diana Prince)

  • 公孙意智 9小时前 :

    看样子是想拍第二部,其实没这个必要。

  • 广夏兰 0小时前 :

    岩石和加朵毫无cp感,外加一个十分尴尬专职卖腐的贱贱,反转又如此生硬无趣

  • 师天工 1小时前 :

    黄老板:你知道我是谁吗,我出演过『权利的游戏』!!~多一星给这个小可爱

  • 初馨荣 3小时前 :

    开始是击剑爱情故事,然后是背叛与三角恋,最后是没羞没燥的3p生活

  • 乐凌香 2小时前 :

    各种陈词滥调,可能三个演员都太贵了,以至于场景假的都快看不下去,适合吃饭时候随便看一眼,休息大脑。

  • 似美丽 0小时前 :

    疫情时代能看到这三位一起演部片就已经要感恩了

  • 成天睿 5小时前 :

    断断续续花了两个月才看完,真的是太难看了!所以这种大数据生成的电影存在的意义是?

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