8 GB VRAM ile Wan2GP ve LTX-2 Çalıtır mı? Gerçeklik mi, Hayal mi?

8 GB VRAM ile Wan2GP ve LTX-2 Çalıtır mı? Gerçeklik mi, Hayal mi?

Geçtiğimiz hafta Reddit’te bir kullanıcı, kendi eski bir PC’sindeki 3070 ekran kartıyla Wan2GP ve LTX-2 gibi son nesil yapay zeka video üreticilerini çalıştırmayı deneyip deneyemeyeceğini sordu. Soru basit görünüyordu: ‘8 GB VRAM ve 16 GB RAM yeterli mi?’ Ama cevabı, yalnızca teknik speklerle değil, AI model mimarilerinin derinliklerinde, bellek optimizasyon tekniklerinin sınırlarında ve kullanıcıların gerçek dünya deneyimlerinde saklıydı.

Wan2GP Nedir? LTX-2 Ne Demek?

GitHub’da deepbeepmeep/Wan2GP projesi, bir ‘hızlı AI video üretici’ olarak tanımlanıyor. Ancak bu tanımlama, aslında oldukça çarpıcı bir gerçeği gizliyor: Wan2GP, yalnızca bir arayüz değil, birleşik bir AI video model entegrasyon platformu. Bu platform, Wan 2.1/2.2, Qwen Image, Hunyuan Video, LTX Video ve Flux gibi farklı ve genellikle kendi başına bile 24 GB VRAM isteyen modelleri tek bir arayüzde çalıştırabiliyor. Yani, kullanıcıya ‘birden fazla AI modeli’ sunuyor — ama her biri, kendi içinde bir ‘bellek devi’.

LTX-2 ise, Stability AI ve diğer büyük oyuncuların dışında gelişen, özellikle video uzunluğu ve hareket doğallığıyla dikkat çeken bir model. LTX-2’nin temel mimarisi, yüksek çözünürlüklü çerçeveler arasında zamanla tutarlılık sağlamak için çok katmanlı bellek optimizasyonu gerektiriyor. Bu da, 8 GB VRAM ile çalıştırılmasının teknik olarak neredeyse imkânsız olduğunu gösteriyor — en azından standart modda.

8 GB VRAM: Sınırların Ötesinde Mi?

İşte burada gerçek macera başlıyor. Birçok kullanıcı, 8 GB VRAM’la Stable Diffusion’ı çalıştırabiliyor, çünkü o modeller genellikle 512x512 piksel çözünürlükte çalışır ve bellek kullanımı 6-7 GB civarında kalır. Ama video üretimi tamamen farklı bir oyun. Bir saniyelik 1080p video, 30 çerçeve demektir. Her çerçeve, bir görüntü üretimi gerektirir. Ve her görüntü, birbirine bağlı bellek tabloları oluşturur. LTX-2 gibi modeller, bu çerçeveler arasında ‘düşünme’ yapar — yani bellekte bir önceki ve sonraki çerçeveleri tutar, hareket tahmini yapar. Bu, bellek kullanımını 2-3 katına çıkarır.

GitHub projesi, ‘hızlı’ ve ‘hafif’ gibi ifadeler kullanıyor, ama bu, ‘8 GB’ ile çalışır anlamına gelmiyor. Aslında, proje açıklamasında ‘Poor’ kelimesi dikkat çekici: ‘A fast AI Video Generator for the GPU Poor’. Bu, muhtemelen bir yazım hatası değil — bir ironi. Yani: ‘Bu, zayıf GPU’lar için bile çalışır’ demek değil; ‘Bu, GPU’su zayıf olanlar için yapılmış bir çözüm’ demek. Yani, 8 GB VRAM’lı bir kullanıcıya, optimal olmayan ama mümkün olan bir yol sunuyor.

Kullanıcı Deneyimi: Reddit’ten Gerçekler

Reddit’teki kullanıcı ‘SuspiciousPrune4’, 3070 (8 GB VRAM) ve 16 GB RAM ile ComfyUI kullanarak Z-Image Turbo ve Flux gibi modelleri çalıştırdığını söylüyor. Bu, zaten bir başarı. Çünkü Flux bile 8 GB’ı zorluyor. Ama LTX-2 ve Wan2GP? Burada fark yaratıyor: ComfyUI, modüler yapı sayesinde bellek kullanımını dinamik olarak yönetebiliyor. Yani, bir modeli çalıştırdıktan sonra belleğini boşaltıyor, diğerini yükleyebiliyor. Bu, çalıştırma için yeterli olabilir, ama pratik kullanım için yeterli değil.

Yani, teknik olarak: Evet, 8 GB VRAM ile Wan2GP arayüzünü açabilir, LTX-2 modelini yükleyebilirsin. Ama:

• Her video üretimi 10-15 dakika sürebilir,
• Çıktılar 512x512’den büyük olmayabilir,
• Çerçeve tutarlılığı bozulabilir, hareketler titrek olabilir,
• RAM’in 16 GB olması, sistemi sürekli swap’e yönlendiriyor — bu da performansı %40-60 oranında düşürüyor.

Bu, ‘çalışıyor’ demek değil, ‘çalıştırabiliyorsun ama sana bedeli ödüyorsun’ demek.

Ne Anlama Geliyor? Sonuç: Kullanıcı İçin Ne Önerilir?

8 GB VRAM ile Wan2GP ve LTX-2’yi çalıştırmak, bir araba motorunu 3000 devirde çalıştırmak gibi. Motor çalışır, ama 100 km/saat hızla değil, 60 km/saatle, sadece düz yolda, ve her 10 km’de bir durup soğutmak zorundasın. Bu, ‘kullanılabilir’ değil, ‘dayanıklı’ değil — bir kompensasyon.

Eğer sen bir deneyciysen, bir teknoloji tutkunusun, ve videoların 10 saniye, düşük kalitede ve yavaş üretilebilirse — o zaman dene. GitHub projesi, bunu yapmanı sağlar. Ama eğer profesyonel bir içerik üreticisiysen, bir stüdyo sahibiysen, veya kaliteli, akıcı, 4K video üretmek istiyorsan — bu donanım, yeterli değil.

Gerçek çözüm? 24 GB VRAM’lı bir GPU (örneğin RTX 4090, RTX 6000 Ada) ve en az 64 GB RAM. Alternatif olarak, bulut tabanlı çözümler (RunPod, Vast.ai) ile bu modelleri uzaktan çalıştırmak, maliyet açısından daha akıllıca olabilir. Çünkü 8 GB’la uğraşmak, senin zamanını, sinirini ve elektrik faturanı tüketir — ve sonuç yine yetersiz kalır.

Gelecek: Daha Hafif Modeller, Daha Akıllı Bellek Yönetimi

Gelecekte, model boyutlarının küçültülmesi (quantization), MoE (Mixture of Experts) mimarileri ve dynamic memory offloading teknikleri sayesinde, 8 GB VRAM’lı sistemlerde bile daha iyi performans elde edilebilir. Ama şu anda — Wan2GP ve LTX-2, 8 GB’ın sınırlarının ötesinde. Bu, teknolojinin hızı değil, bellek fiziğinin sınırları.

Sorunun cevabı: ‘Evet, çalıştırabilirsin. Ama kafanı karıştırma. Gerçekçi beklentilerle yap.’ Eğer bu kadar zorlukla çalışıyorsan, belki de senin için doğru araç, daha küçük modeller olabilir. Çünkü teknoloji, sana uygun olmalı — senin, ona değil.