AI-Toolkit Örnekleri İnanılmaz Görünüyor, Ama Lokal ComfyUI'de Gerçekten Çalışmıyor

Yapay zeka görsel üretim dünyasında son zamanlarda en çok konuşulan konu, AI-Toolkit’teki etkileyici örnekler. İnce detaylar, gerçekçi dokular, sinematik ışıklandırma—her örnek, bir sanat eseri gibi duruyor. Ancak bu örneklerin pek çoğu, kullanıcıların kendi bilgisayarlarında ComfyUI ile çalıştırdıkları LORA modellerinin gerçek performansını yansıtmıyor. Bu uçurum, sadece bir teknik fark değil; topluluğun beklentileriyle gerçeklik arasında açılan bir kırık.

Neden Bu Kırık Oluştu?

AI-Toolkit’teki örnekler, genellikle yüksek performanslı bulut sunucularında, özel optimize edilmiş parametrelerle ve yüzlerce saatlik eğitimi tamamlanmış modellerle üretiliyor. Bu ortamlar, tipik bir ev kullanıcısının sahip olduğu donanıma çok uzak. ComfyUI kullanan çoğu kişi, 16 GB VRAM’lı bir GPU ile, 4-8 GB bellekli bir laptop ile veya hatta bir Intel i5 işlemciyle çalışmak zorunda kalıyor. Bu donanımsal sınırlar, AI-Toolkit’teki görsellerin aynısını üretmeyi imkânsız kılıyor.

Ek olarak, bu örnekler genellikle sadece bir modelin en iyi çıktısını gösteriyor. Yani, 100 denemeden bir tanesi başarılıysa, o tek çıktı “örnek” olarak sunuluyor. Gerçek dünyada ise kullanıcılar 20-30 deneme yaparak, prompt’ları ayarlayıp, negative prompts ekleyip, CFG değerlerini oynayarak bir sonuç elde etmeye çalışıyor. Bu süreçte, modelin tutarsızlığı, aşırı doygunluklar, el ve yüz bozulmaları gibi sorunlar ortaya çıkıyor. Ama AI-Toolkit’te bunlar yok. Çünkü gösterilmek istenen “müthiş sonuç”, değil “gerçek süreç”.

LORA Modelleri: Umarım Çözüm Olur, Ama Gerçekten Öyle Mi?

LORA (Low-Rank Adaptation) modelleri, büyük dil modellerini hafifletmek ve özelleştirmek için geliştirildi. İdealde, küçük bir dosya boyutuyla (genelde 100-500 MB) büyük modellerin davranışını değiştirmek mümkün olmalı. Ancak bu küçük boyut, kullanıcıları yanlış güvene itiyor. “Bu kadar küçük bir dosya, benim bilgisayarıma sığar, hemen çalıştırırım” diye düşünüyorlar. Ama gerçeklik, bu küçük dosyaların bile, büyük temel modellerle birlikte çalıştırılması gerektiğini söylüyor. Ve bu birlikte çalışma, hafıza ve işlem gücüne çok büyük yük getiriyor.

Örneğin, bir AI-Toolkit örneğinde “1980’lerdeki bir Japon anime karakteri, neon ışıklarla dolu bir sokakta” görseli, 12 GB VRAM’lı bir RTX 4090’da 15 saniyede üretilebiliyor. Aynı görseli 8 GB VRAM’lı bir RTX 3060’da çalıştırmaya çalışan bir kullanıcı, “Out of Memory” hatası alıyor. Ya da 45 saniye sonra, yüzünde 6 parmaklı bir el çıkıyor. Bu durumda, kullanıcı “model bozuk” diye suçluyor, ama sorun, modelde değil, donanım ve örneklerin gerçeklikten uzaklığında.

Topluluk Ne Yapıyor?

ComfyUI topluluğu, bu boşluğu kapatmak için kendi yöntemlerini geliştiriyor. Reddit’teki r/ComfyUI forumunda, kullanıcılar “realistic LORA workflow” paylaşımları yapıyor. Bunlar, AI-Toolkit’teki “süper görseller”den çok, “çalışan ama kötü görseller”in nasıl düzeltilebileceğini anlatıyor. Örneğin, bir kullanıcı, LORA’ya ek olarak “add_noise” ve “denoising_strength” ayarlarını 0.65’e çekerek, detay kaybını azaltmayı başarıyor. Başka biri, “CLIP skip” değerini 2 yerine 1’e çekerek renk dengesini düzeltiyor.

Bu, sadece teknik bir iyileştirme değil; bir kültür dönüşümü. Kullanıcılar artık “AI-Toolkit’teki gibi yapamadım” diye pes etmiyor. “Peki, nasıl yapabilirim?” diye soruyorlar. Bu, yapay zekanın gerçek gücünü gösteriyor: teknoloji değil, insanın problem çözme isteği.

Ne Anlama Geliyor? Bir Dönüm Noktası

AI-Toolkit’teki örneklerin gerçeklikten uzaklığı, sadece bir pazarlama stratejisi değil, yapay zeka topluluğunun olgunlaşması için gerekli bir çatışma. Bu örnekler, kullanıcıları kandırmıyor; onları motive ediyor. Ama aynı zamanda, onları hayal kırıklığına uğratıyor. Bu çatışma, topluluğun “gösteri”ye değil, “süreç”e odaklanmasını zorunlu kılıyor.

Gelecekte, AI-Toolkit’teki örneklerin yanında “Real-World Performance” etiketleri görülecek. Yani: “Bu görsel, 8 GB VRAM’da 45 saniyede üretildi, 30 deneme sonrası, CLIP skip=1, CFG=7.5 ile elde edildi.” Böyle bir etiket, gerçekçi beklentiler yaratır. Ve gerçekçi beklentiler, daha az hayal kırıklığı, daha fazla keşif anlamına gelir.

Yapay zekanın geleceği, sadece daha iyi modellerde değil, daha dürüst örneklerde. Kullanıcılar, mükemmel görselleri değil, “çalışan” süreçleri istiyor. Ve bu, AI-Toolkit’teki örneklerin “çok güzel ama gerçek değil” diyerek geçiştirilmesiyle değil, onların “çalışan versiyonu” ile yeniden tanımlanmasıyla başlıyor.

Bu yüzden, bir sonraki kez AI-Toolkit’teki bir görseli gördüğünüzde, sadece “harika!” demeyin. “Peki, bunu 8 GB VRAM’da nasıl yaparım?” diye sorun. Çünkü orada, gerçek yapay zeka var: insanın, sınırlarla savaşan zekası.