三言兩語說透設計模式的藝術-簡單工廠模式
一、寫在前面工廠模式是最常見的一種創建型設計模式，通常說的工廠模式指的是工廠方法模式，是使用頻率最高的工廠模式。簡單工廠模式又稱為靜態工廠方法模式，不屬于GoF 23種設計
嘉賓 | 宋東桓、薛彥澤
主持&編輯 | 李美涵
出品 | 51CTO技術棧（微信號：blog51cto）
欄目介紹：“T前線”是51CTO內容中心專為技術人物開設的深度訪談欄目之一，通過邀請技術界內的業務負責人、資深架構師、資深技術專家等對當下的技術熱點、技術實踐和技術趨勢進行深度的解讀和洞察，推動前沿科技的傳播與發展。
Sora技術的問世，給國內外科技圈投下了重磅炸彈。自春節以來，Sora的討論熱潮不斷升溫，從硅谷大佬對其能否成為世界模型的爭論，到OpenAI CTO在采訪中對訓練數據的含糊其辭，再到眾多技術團隊宣布要復刻并開源Sora，都使其不斷地站在熱議的“風口浪尖”。
深入到內容產業，Sora是否如一些創作者和電影工作者所擔憂的那樣，會讓內容行業變天？或者這只是一種杞人憂天的幻覺？
近期，51CTO有幸邀請到了Story storm AI內容社區的發起人，有著豐富編劇和導演經驗的宋東桓老師。宋老師不僅對內容行業有深厚的積累，還深入實踐了利用AI工具進行內容創作的前沿技術。在與51CTO內容中心主編薛彥澤的對話中，宋老師詳細介紹了Sora的技術革新，并深入探討了以Sora為代表的視頻生成模型對未來內容行業的影響。
宋東桓：要理解Sora的厲害之處，我們首先得審視以往的視頻生成技術。早期的方法，從diffusion到各種轉繪流程，其實都是在走一條錯誤的路。這些方法基本上是逐幀處理，本質上還是在“畫”視頻，而非真正地“生成”視頻。
去年8月份，Runway開始嘗試生成連續視頻，雖然取得了一些進步，但仍然存在四秒的限制。這是因為當時的方法是在生成一張圖片的基礎上，通過重復和調整來減少閃爍感，但這種方法本質上還是處理圖片而非視頻。
Diffusion transformer則不同，它將視頻視為時空連續的實體，嘗試預測下一幀內容，就像語言模型處理文本一樣。我們現在比較的是生成圖像的能力、模型的調優，以及潛在層的處理，這些都是在不斷進步的方面。
但Sora的真正厲害之處在于，它是歷史上第一次使用視頻數據集進行訓練，并輸出視頻的技術。因此，它天生具備視頻的連貫性。例如，如果給Sora看過一萬次小貓推蘋果的視頻，它就能模仿出蘋果落下的加速度和運動軌跡。這是因為Sora看過的視頻數量遠超我們的想象。
Sora的另一個厲害之處在于它為整個行業指了一條明路。如果沒有像OpenAI這樣的巨頭，能找到一條正確的路，很多公司還會在錯誤的方法上耗費一兩年甚至更久。Sora的出現，讓整個行業看到了一條明確的前進道路，這是非常有意義的。
薛彥澤：關于Sora的厲害之處，我的第一印象是它能夠生成影視級的視頻效果。
具體來說，Sora在處理背景與主題人物的一致性方面做得很好，比如在東京街頭散步的視頻，環境的細節如紅燈、雨滴的倒影都非常真實。另外，Sora在理解物理世界方面也表現出色，盡管我認為機器實際上無法真正理解我們的物理世界，但Sora生成視頻能夠保持物體的連貫性，比如小貓的視頻，動作和鏡頭的延伸都非常流暢。
但Sora最厲害的不止于視頻生成，它實際上在這個過程中試圖尋找一種理解物理世界的新路徑，OpenAI提出的這個觀點是前所未有的，也是它最厲害的地方。
宋東桓：我發現Sora在處理視頻中的遮擋問題時偶爾會出現問題，尤其是在畫面中有明確遮擋物的情況下。比如考古學家在沙漠中發現了一把塑料椅子的視頻，椅子直接懸浮了起來。但是，像兩只海盜船在咖啡杯里相遇這樣的視頻，由于船身大部分時間都在杯子上方，Sora處理得相對更好。
前段時間有人測試了電車向前延伸的視頻，結果顯示出三種不同的結果。這讓我聯想到文本生成中的合理性問題，一旦涉及到遮擋，合理性可能會受到影響。我認為Sora的“翻車”現象和文本生成中的幻覺類似，都是低概率事件。
薛彥澤：談到Sora的翻車視頻，我認為將其視為“夢境生成器”是恰當的。夢境中自然會有一些荒誕的元素，對于機器來說，這并不是問題。就像圖像中會有噪聲，視頻中也可能出現不符合人類邏輯的場景。關鍵在于我們如何看待和處理這些異常。
宋東桓：對于Sora是否能顛覆TikTok和好萊塢，我認為這是兩個不同的問題。TikTok代表的是UGC（用戶生成內容）生態，而好萊塢則是PGC（專業生成內容）的代表。Sora對這兩種生態的影響會有所不同，盡管它的接受程度可能相同，但表現出來的影響會有差異。
在影視創作方面，Sora的能力類似于文本生成。雖然它可能還無法創作出長篇巨制，但已經能夠處理短篇內容，如笑話、小詩，甚至歌詞。同樣，Sora在生成15秒以內的視頻方面可能已經相當成熟，但對于長視頻，尤其是一分鐘以上的視頻，可能還無法完全統一上下文，除非通過技術手段如視頻轉視頻來輔助。
我懷疑，如果要求Sora生成長視頻，它可能無法記憶上下文，并進一步出現內容上的斷裂和幻覺。這種情況下，短視頻內容，如廣告PVC，可能會首先受到沖擊。例如，以前需要高昂成本拍攝的紅酒廣告，現在可能通過Sora以極低的成本實現，這對傳統影視制作是一個巨大的挑戰。
至于好萊塢，如果一個小型團隊能夠利用Sora創作出與大制作電影相媲美的作品，那么傳統的高成本制片流程將面臨巨大的壓力。Sora在制作大場面的特效鏡頭方面非常有潛力。它放大了內容杠桿，使得低成本制作能夠與高投資作品競爭。這可能導致傳統影視公司面臨重組，甚至崩潰。
在TikTok層面，內容的海量增長需要出口，而短視頻平臺就是這個出口。短視頻平臺及配套的剪輯軟件，如抖音的剪映正在積極配備AI功能，幾乎是一種“all in AI”的狀態來構建新的創作者生態，這也會相應改變專業視頻制作工具的市場地位（例如達芬奇等剪輯工具）。
總的來說，Sora的出現可能會顛覆內容行業的創作流程和分發方式。
薛彥澤：我認為Sora是否能顛覆TikTok和好萊塢，這個問題可以從兩個角度來看。
首先，顛覆的定義是什么？如果改變制作流程算顛覆，那么Sora無疑能做到。然而，更重要的是，用戶是否會喜歡完全由AI生成的內容？
“AI教母”李飛飛教授說，AI生成的作品無法取代宮崎駿的動畫，但利用AI可以創作出觸動人心的內容。我認為Sora更像是一種工具，它擴展了創作者的可能性，就像3D技術讓陳凱歌能夠實現之前無法實現的創意一樣。
總的來說，Sora在制作模式上具有顛覆性，但在藝術創作的核心價值和目的上，它并沒有顛覆，而是提供了更多可能性。
宋東桓：我們社區對Sora的復刻問題進行過深入的討論。起初，大家都對Sora的出現感到震驚，擔心未來的內容創作。
但經過魔搭社區算法工程師周文猛老師的深入分析和觀點的分享，我們對復刻Sora的可能性有了更多信心。
周老師詳細拆解了Sora的技術報告，同時指出Sora更多地是在工程上的創新。Sora報告中雖然對具體的搭建方法描述不夠詳細，但其引用的文獻中包含了大量有用的信息。這些引用的文獻詳細講解了Sora可能采用的訓練方法和時空連續性處理等關鍵技術點。
巧合的是，Sora的論文很快就被官方下架了，雖然里面的內容已經廣泛傳播了出來。我認為復刻Sora是個需要信心傾注的事情，比較像在漆黑的隧道里蜿蜒前行。但隨著開源社區的參與和資源的傾斜，復刻Sora只是時間問題。
以GPT-4為例，自發布以來，國內對其的追趕非常明顯，如果GPT-4能在一年內被追趕到八成，那么Sora的復刻也大有可能——OpenAI對Sora的研發投入應該還小于GPT-4。未來一兩年，我們應該能看到更多開源方案的出現，讓Sora不再獨領風騷。
薛彥澤：我其實對復刻Sora持相對悲觀的態度，但聽了宋老師的看法后，我又有了不少信心。Sora的架構并不新鮮，它的模型基礎，如Transformer和Diffusion模型，已經是公開的信息。
然而，復刻Sora的工程量依然很大，難點在于訓練過程，比如數據預處理、模型的微調階段，以及如何切分視頻數據（patch）的尺寸等。此外，訓練模型的成本高，周期長，需要的資本也是挑戰之一。
算力也是一個關鍵因素。盡管國內在AI算力儲備上正在追趕，但仍落后于美國。視頻處理的數據量級遠超文本，對算力的需求巨大。如果算力問題得到解決，數據門檻將是下一個挑戰。此外，需要專業的人才進行模型的權重調整，那如何吸引頂尖人才回國工作也是我們需要面對的問題。
總的來說，復刻Sora的最大難題在于算力、數據和人才。
宋東桓：會。
宋東桓：我認為無論支不支持，未來AI視頻的泛濫是不可避免的，尤其考慮到AI視頻與傳統視頻在成本上的巨大差異。AI視頻的生成將變得極其方便，就像現在AI生成的圖像一樣，我們很難區分真假，也難以阻止其泛濫。
不過，AI視頻的泛濫有可能轉變為一個環保問題。AI視頻的普及雖然能帶來巨大的商業價值，讓每個人都有能力成為內容的創作者。但這種能力的背后是對能源的巨大需求。例如，GPT-4的耗電量相當于1.5萬個家庭的日常用電量，而Sora的耗電量可能更高。
盡管如此，限制人們生成AI視頻就像限制言論自由一樣。人們有權使用技術來表達自己的想法，因此立法限制可能會遇到重大阻力。
從道德和倫理角度來看，我對AI視頻泛濫的未來持悲觀態度，我不支持這樣的世界。但人類的表達欲是無窮無盡的，而這種渴望可能會帶來深遠的影響。
薛彥澤：我認為未來AI視頻的泛濫是必然的，就像互聯網帶來了信息的泛濫一樣。
生活在AI視頻泛濫的時代，也不一定是壞事，關鍵在于我們如何利用這些工具，同時能否找到約束AI工具使用的平衡點。
就像奧特曼在最新采訪中談到伊利亞時說，他挺佩服伊利亞的，因為他在研究一項技術的時候，會想到未來十年的技術發展，去考慮這項技術是不是符合造福人類的使命。雖然目前AI視頻技術還沒有達到侵害人類的地步，但我們仍需保持警惕，確保技術的發展方向與我們的價值觀相符。
宋東桓：我覺得是3D技術。
目前，我們可以通過視頻來還原3D結構，尤其是當視頻內容自洽且空間關系準確時。例如，如果我們有一段現實世界中茶杯的視頻，可以使用神經網絡（nerve）技術來還原茶杯的3D空間特征。Sora能夠生成空間上合理的視頻，這為從視頻中生成高質量的3D數據提供了可能。
目前，3D數據的存量遠低于視頻、文本和圖片數據。現有的3D模型數量有限，而且質量參差不齊，這限制了3D技術的商業應用。但隨著Sora等技術的發展，我們可能會找到一條新的路徑：通過生成視頻來創建3D內容。在不考慮經濟與否的情況下，這起碼是一種能夠不斷產生優質3D數據的新方法，從而推動3D技術的進步。
薛彥澤：我認為Sora的影響將是全方位的。因為它的定位不僅僅是一個視頻生成工具，而是一個能模擬物理的世界模型。
如果將其目標提升到這個層次來看，它的影響將無處不在。如果Sora真的做到了理解世界，那么AI芯片只需要集成這個模型就可以完成很多工作。機器人只需要配備這樣的芯片和相應的傳感器，就能被看作是有意識地理解世界、響應世界了，這是非常大的科技飛躍。
具體到行業層面，除了剛才聊到的電影，其實還有游戲，Sora將會推動3D渲染技術的創新，以及推動RTC、編解碼技術的改進。此外，面向GPU編程可能會發展出新的工具，以適應生成式AI的需求。
Sora的廣泛應用還可能顛覆底層通信技術，如果未來世界依賴于大量GPU和類似Sora的模型，那將是一個全新的景象。
宋東桓：雖然Sora是一個全新的工具，但工具的掌握都是觸類旁通的，例如對視頻編輯軟件或拍攝技巧的學習，對掌握Sora會有很大幫助。核心在于，無論是使用什么技術，審美和表達方式始終是最重要的。
對于想要成為優秀創作者的人來說，廣泛閱讀和積累審美經驗是基礎。AI可以提供輔助，但最終做出選擇的還是人。技術不是優秀作品的出圈限制，想象力才是。
具體來說，電影人可以在劇本創作時就考慮如何利用Sora來實現鏡頭效果。即使現在還不能直接使用Sora，也可以通過與有資源的公司合作，將類似Sora的工具應用到實際拍攝中。
T前線：最先擁抱AI工具的人，會吃到相應的內容紅利嗎？
宋東桓：當前的信息傳播環境，已經不再依賴于中心化的傳遞方式了。信息可以通過多種渠道迅速傳播，從外網到社交媒體平臺，再到微信群和朋友圈，信息的流通速度非常快。
并不是說你是第一個接觸AI工具的人就能吃到紅利，而是要看你如何使用這些工具。我認為從業者應該有學習意識，主動去搜索最新的資訊，自己要吃一口饅頭才行。
薛彥澤：宋老師這個比喻很形象，現在的信息差真的是件很嚇人的事情。
在Sora開放前，我認為從業者需要做的準備包括心態的調整、積極學習前沿信息，以及主動采取行動。
從業者要有自己的想法和魄力，不要只是學習而不實踐，至少要有敢于有嘗試的勇氣。Sora是個非常前沿的工具，如果能和自己的個人價值得到很好的結合，有可能就會脫穎而出。這種科技革新是時代賦予的不可多得的機會。
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