AMD Kullanıcıları İçin Stable Diffusion Sırrı: Zluda ile Gerçekçi Görüntü Oluşturma Mümkün mü?

AMD Kullanıcıları, Stable Diffusion’un En İstikrarlı Modellerini Neden Kullanamıyor?

Reddit’de bir kullanıcı, ‘Zluda’ adlı AMD grafik kartları için geliştirilmiş bir CUDA uyumluluk katmanı kullanarak ComfyUI’de Realistic Z Image Base modellerini çalıştırmayı deniyor ama sürekli çökmelerle karşılaşıyor. Bu sorun, sadece bir yazılım hatası değil; AI görsel üretimdeki açık bir eşitsizliğin somut bir örneği.

Kullanıcı, CivitAI’deki ‘Amateur Photography’ modelini (model ID: 2678174) kullanmaya çalışırken, ComfyUI workflow’unda kullanılan bazı düğümlerin (nodes) Zluda ile uyumsuz olduğunu fark ediyor. ChatGPT’in de doğruladığı gibi, bu düğümler CUDA özel kodları içeriyor — ve Zluda, bu tür derin düzeydeki GPU komutlarını tam olarak çeviremiyor. Sonuç? Kullanıcı, net, detaylı ve fotoğrafik kalitede görüntüler yerine bulanık, dağılmış ve yapısal bozukluklarla karşılaşıyor.

Zluda: AMD’nin ‘Köprüsü’ mü, Yoksa Geçici Çözüm mü?

Zluda, 2023’te ortaya çıkan ve AMD GPU’lara Stable Diffusion gibi CUDA-tabanlı modelleri çalıştırmayı sağlayan bir açık kaynak projeydi. NVIDIA’ya bağımlı olmayan bir çözüm olarak büyük umutlarla karşılanmıştı. Ancak bu ‘köprü’, sadece temel operasyonları geçebiliyor. Derin öğrenme modellerinde kullanılan özelleşmiş CUDA kernel’leri — özellikle image-to-image, controlnet ve latent diffusion gibi karmaşık işlemler için tasarlanmışlar — Zluda tarafından tam olarak desteklenmiyor.

Bu durum, AMD kullanıcılarının ‘Z Image Turbo’ gibi basit workflow’larla çalışabildiği halde, daha gerçekçi, profesyonel kalitede ‘Realistic Z Image Base’ modellerini kullanamamasıyla netleşiyor. Çünkü bu modeller, yüksek çözünürlüklü detaylar, gerçekçi gölgeleme ve derinlik tabanlı pose kontrolü için özel düğümler gerektiriyor. Bu düğümler, NVIDIA’nın Tensor Core’ları ve cuDNN kütüphaneleriyle optimize edilmiş; Zluda ise bu optimizasyonları taklit edemiyor.

Neden ‘Aynı Workflow’ Farklı Sonuçlar Veriyor?

Kullanıcı, ‘Z Image Turbo’ ile çalışırken iyi sonuçlar alırken, ‘Realistic Z Image Base’ için aynı yapıyı kopyaladığında bulanık bir karışım elde ediyor. Bunun nedeni, iki modelin arka planda kullandığı farklı tekniklerde yatıyor.

• Z Image Turbo: Daha basit bir latent diffusion modeli, düşük çözünürlükte çalışır, az sayıda kontrol düğümü kullanır. Bu, Zluda’nın sınırlı çeviri yeteneğiyle hâlâ uyumlu.
• Realistic Z Image Base: Yüksek çözünürlük, ControlNet, IP-Adapter, Refiner ve CLIP Vision gibi 5-6 farklı özel düğümü bir araya getirir. Bu düğümler, CUDA özel fonksiyonları çağırır — Zluda ise bu çağrıları kısmen yoksayıyor veya hatalı çeviriyor.

Yani kullanıcı, ‘aynı workflow’u kullanıyor gibi görünüyor ama aslında iki farklı teknik dünyasında çalışıyor. Zluda, bir kameranın sadece temel ayarları çalıştırabildiği gibi, profesyonel fotoğrafçılık ekipmanlarının tüm fonksiyonlarını çalıştıramıyor.

Geleceğin Sorunu: GPU Eşitsizliği ve Açık Kaynakın Sınırı

Bu sorun, yalnızca bir teknik zorluk değil, AI görsel üretimdeki yapısal bir adalet sorunu. NVIDIA, CUDA ekosistemini kendi kontrolünde tutuyor ve bu, açık kaynak topluluğunun AMD gibi rakipler için ‘çözüm’ üretmesini zorlaştırıyor. Zluda, bir ‘kötü şakaya’ benziyor: ‘Evet, AMD’li bir bilgisayarla Stable Diffusion çalışabilir… ama sadece 2022 seviyesinde.’

OpenAI, Stability AI ve diğer büyük isimler, CUDA optimizasyonlarını öncelikli hale getiriyor. AMD’nin ROCm platformu ise hâlâ kullanıcı dostu değil, dokümantasyonu eksik ve ComfyUI entegrasyonu sınırlı. Bu, AMD kullanıcılarını ‘ikinci sınıf’ bir AI görsel üretim dünyasında bırakıyor.

Çözüm Yolları: Ne Yapabilirsiniz?

Şu anda tam bir çözüm yok ama birkaç alternatif var:

1. Modeli Basitleştir: ‘Realistic Z Image Base’ yerine, ‘Realistic Vision’ veya ‘Juggernaut’ gibi daha basit, Zluda ile uyumlu modelleri deneyin.
2. ComfyUI’de Düğüm Değiştir: ControlNet yerine ‘IP-Adapter’ veya ‘T2I-Adapter’ kullanın — bazı kullanıcılar bunların Zluda ile daha iyi çalıştığını bildiriyor.
3. Yüksek çözünürlükten kaçının: 1024x1024 ve altı çözünürlüklerde çalışın. Yüksek çözünürlük, daha fazla CUDA işlemi gerektirir.
4. ROCm’i güncelleyin: AMD’nin en son ROCm 5.7+ sürümleri, bazı Stable Diffusion işlemlerinde iyileşmeler getirdi — Zluda yerine doğrudan ROCm ile denemek mümkündür.

En son çözüm ise: NVIDIA GPU almak. Üzücü ama gerçek.

Sonuç: Teknolojiye Erişimdeki Eşitsizlik

Bu hikâye, sadece bir kullanıcıya ait bir teknik sorun değil. AI görsel üretimdeki ‘gizli duvar’ın bir parçası. NVIDIA’nın teknolojik hegemonisi, açık kaynak topluluğunun yarattığı ‘eşitlik’ vaadini yıkmaya devam ediyor. Zluda, bir umut ışığı gibi görünsede, aslında bir ‘geçici çözüm’ün belirtisi. Gerçek eşitlik, sadece yazılım değil, donanım üreticilerinin açık protokollere ve cross-platform desteklere yatırım yapmasıyla mümkün olacak.

AMD kullanıcıları, bu durumda sadece ‘çalışmayan bir düğüm’ değil, bir teknolojik adaletsizliğin ilk kurbanları.