韓流天王 Rain 出道22週年,不只以力量舞蹈征服舞台!細數其成名之路的心酸及勵志歷程
Vogue Man 23 Jun 2024
40歲的韓國天王Rain稱霸了亞州樂壇10多年, 這些小細節都是讓人更加敬佩他的原因。
by Karma Cheung
1/ 童年艱苦
現在的韓流天王,其成名之路其實得來不易。來自韓國中清南道的男孩,兒時家道中落,曾經試過徵選12次失敗,原因是樣貌平凡。雖然被恩師 JYP(朴振英)看中被簽入JYP娛樂成為練習生時,卻因沒有雙眼皮,而未能以男團成員的方式出道。刻苦練習的他,很快就在舞台上發光發熱,以JYP 娛樂首位男明星之姿出道,故事相當勵志。
South Korean singer Rain performs onstage
South Korean singer Rain performs onstage
2/ 恩師兼母親恩人 JYP
更加悲傷的是,在 Rain 18歲那年,相依為命的母親病逝,留下了他和妹妹兩人。作為長子的他,更是需要扛起所有責任照顧妹妹。而原來大力栽培Rain的恩師JYP,還是其母親的恩人。Rain 在韓國綜藝節目《我家的熊孩子》被問及改變人生最大的三次時機,很快就回答了其中一個是JYP:「當我沒錢付醫藥費時,是朴振英伸出援手讓我母親多活兩三個禮拜。」這也是為甚麼即使 Rain 離開了JYP 娛樂,卻依舊和前老闆關係這麼好。
South Korean pop singer Rain (L) and producer JY Park pose for a photo during a press conference to discuss Rain's concert at Madison Square Garden February 1, 2006 in New York City.
South Korean pop singer Rain (L) and producer JY Park pose for a photo during a press conference to discuss Rain's concert at Madison Square Garden February 1, 2006 in New York City.
3/ 演藝生涯
兩度入圍《Time》最具影響力百大人物的這位韓流天王,實力確實不止舞台,還出演過韓劇《浪漫滿屋》、《這該死的愛情》,甚至殺進荷里活,出演《駭速快手》、《忍者刺客》等帶來精彩演出。
4/ 豁達態度化解當年「一日一GANG」危機
Rain 的單曲《Gang》剛推出時,因包含了大眾不能理解的舞蹈和歌詞,被很多韓國網民攻擊,令Rain不得不中斷宣傳。而事隔2年多,Rain 出演劉在錫主持的MBC節目《玩什麼好呢?》時,被問到對「一日一GANG」的看法,表示不生氣,也不難過,還輕鬆表示「一日一Gang」不夠,起碼要「一日三Gang」,這種態度讓網民再次感受到Rain的魅力。令歌曲由突然開始火紅,大家都深陷與其中。
5/ 開設個人公司及 YouTube 頻道
作為韓流天王,下一步便是開設公司。2015年,Rain離開 JYP 娛樂,創立了自己的公司 RAINCOMPANY,並於2020年推出第一個男子團體 Ciipher。另外,Rain 還開辦了 Youtube 頻道 Season B Season,節目內容就如同電視綜藝節目般有趣又高品質。按 Youtube 頻道的廣大粉絲要求,Rain 與前老闆JYP終於合作,推出超火爆單曲《Switch to me》,還邀來 PSY 驚喜亮相,亦收錄在最新的專輯中。
6/ 時尚寵兒
擁有高挑身材,還練就一身腹肌,Rain 不出意外成為時尚品牌的寵兒。他的身影會在 Gucci 廣告中看到,會穿上 Givenchy 新任創意總監 Matthew M Williams 的設計,還曾經為 Levis,完美消化復古、摩登及街頭風格。
1 / 3
Credit
Photo Courtesy of Getty Images;Instagram @Rain_oppa
网址:韓流天王 Rain 出道22週年,不只以力量舞蹈征服舞台!細數其成名之路的心酸及勵志歷程 http://www.mxgxt.com/news/view/1214459
相关内容
了解韓國流行音樂:韓國流行音樂代表什麼以及為什麼如此受歡迎?李多慧是誰?為什麼紅?從韓國職棒到台灣明星的成長之路
歷數影史冬奧會題材片 大多真人真事
罗志祥跳舞,rain跳舞,郭富城跳舞,你知道谁才是真正的舞王!
星光背後的心路歷程:揭開當紅明星的成名秘辛與奮鬥故事
《星光大道》周賽精彩繼續,嘉賓現場尬舞
宋茜鹿?吳亦凡維尼夫婦 混血組合走紅贏得中國粉絲【2】
畸形的韓國娛樂生態,區塊鏈能重塑它嗎?
舞蹈天王:探寻亚洲舞王的传奇足迹
流量時代 追星榜單背后的數據迷思