Qwen Image 2512 Inpainting Sorunu: Neden Çalışmıyor ve Kimse Bilmiyor Mu?

Qwen Image 2512 Inpainting: Teknolojinin Sırrı mı, Yoksa Bir Hata mı?

Stable Diffusion topluluğu, son dönemde Alibaba’nın geliştirdiği Qwen-Image 2512 modeliyle ilgili bir sorunla karşılaştı: inpainting—yani görüntüdeki belirli bir alanı maskeleyip yeniden doldurma—işlevi tamamen çalışmıyor. Reddit’te bir kullanıcı, /r/StableDiffusion’da bu sorunu paylaştığında, 300’den fazla yorum ve 1.200’den fazla oylama aldı. Ama kimse bir çözüm sunamadı. Neden?

Bu sorun sadece bir teknik arıza değil. Arka planda, yapay zekâ dünyasında bir dönüşümün başlangıcı yatıyor. Qwen-VL, Alibaba’nın ICLR 2024’e sunulan çoklu modlu bir modeli olarak, metin ve görsel verileri bir arada anlama konusunda öncü bir başarı elde etti. OpenReview’de yayınlanan araştırma, bu modelin metin okuma, nesne konumlandırma ve görsel-anlamsal ilişkileri anlama konularında SOTA (state-of-the-art) performans gösterdiğini doğruluyor. Peki bu kadar güçlü bir modelin, basit bir inpainting işlevi neden çalışmıyor?

İki Dünya, Bir Model: Araştırma ile Uygulama Arasındaki Kuyruk

Qwen-VL’in akademik başarısı, Qwen-Image 2512-Fun-ControlNet-Union’un pratik uygulamalarında tam olarak yansımadı. OpenReview’deki makale, modelin temel mimarisini, veri setlerini ve eğitim süreçlerini detaylıca açıklıyor. Ancak bu makalede, ControlNet entegrasyonu veya inpainting için özel bir yapılandırma yok. Yani: Akademik başarı, kullanıcı dostu bir arayüzle eşleşmiyor.

Kullanıcılar, Hugging Face üzerinden indirdikleri modeli, ComfyUI’deki "controlnetinpaintingalimamaapply" düğümüyle kullanmaya çalışıyor. Ama hiçbir hata mesajı vermiyor—sadece hiçbir şey olmuyor. Bu, teknik dünyada en korkutucu durumlardan biri: sessiz hata. Sistem çalışmıyor, ama konsol da hata vermiyor. Bu, genellikle bir veri akışında (data flow) veya ön işleme (preprocessing) aşamasında bir uyumsuzluk olduğunu gösterir.

Neden Çalışmıyor? 3 Temel Neden

1. Model Ağırlıkları Uyumsuz: Qwen-Image 2512-Fun-ControlNet-Union, muhtemelen Qwen-VL’in bir türevi. Ancak ControlNet entegrasyonu için özel olarak eğitilmiş ağırlıkların, orijinal Qwen-VL’in ağırlıklarıyla tam olarak uyumlu olup olmadığı net değil. Akademik makaledeki model, görsel-sözel eşleştirme için optimize edilmiş; inpainting için değil.
2. ComfyUI Düğümü Eksik veya Yanlış Yapılandırılmış: GitHub’da PR #12359’da "controlnetinpaintingalimamaapply" düğümü eklendiği belirtiliyor. Ama bu düğümün, modelin girdi formatını (örneğin, maske boyutu, kanal sayısı, normalizasyon) doğru şekilde işleyip işlemediği test edilmemiş olabilir. ComfyUI’deki düğümler, genellikle beta aşamasında kalır ve kullanıcılar onları "deneme hatası" yöntemiyle kullanmak zorunda kalır.
3. Belgeler Eksik veya Yanlış: Alibaba’nın bu model için sunduğu belgeler, sadece "çalışır" diyerek yetiyor. Kullanıcılar, hangi maske formatının kullanılacağını, hangi ön işleme adımlarının atlanması gerektiğini, hatta modelin hangi boyutlarda çalıştığını bilemiyor. Bu, açık kaynak projelerdeki en büyük sorunlardan biri: hızlı yayılma, yavaş dokümantasyon.

Endüstriye Etkisi: Akademik İlerleme ile Pratik Uygulama Arasında Yarılan Boşluk

Bu durum, yalnızca bir kullanıcıya ait bir teknik sorun değil. Endüstri boyutunda bir sorunun göstergesi. Büyük şirketler (Alibaba, Google, Meta), akademik dünyada büyük başarılar elde ederken, bu başarıları geliştiricilere kolayca aktaramıyor. Qwen-VL gibi modeller, doğrudan üretken AI’da (generative AI) devrim yaratabilir—ancak kullanıcı dostu araçlar olmadan, bu devrim sadece laboratuvarlarda kalır.

Stable Diffusion topluluğu, bu tür bir boşluğu doldurmak için doğdu. Kullanıcılar, modelleri kendileri optimize ediyor, düğümler yazıyor, hataları düzeltiyor. Qwen-Image 2512’nin inpainting sorunu, bu topluluğun gücünü gösteriyor—aynı zamanda, büyük şirketlerin bu topluluğa ne kadar az destek verdiğini de.

Ne Yapılmalı? 3 Adımlık Çözüm Önerisi

• 1. Modelin Girdi/Çıktı Formatını Açıklayın: Alibaba, Hugging Face sayfasına bir örnek Python kodu eklemeli: "Maske boyutu: 512x512, RGB, 0-1 aralığında normalleştirilmiş. ControlNet girişindeki img ve mask birleştirilmeli..."
• 2. ComfyUI Düğümünü Test Edin: Comfy-Org, bu düğümü bir test setiyle test etmeli. En az 10 farklı görsel ve maske kombinasyonunda çalışıp çalışmadığını doğrulamalı.
• 3. Toplulukla İşbirliği Yapın: Alibaba, bu sorunu kendi forumunda açmalı ve kullanıcıların deneyimlerini toplamalı. Open-source dünyasında, kullanıcılar teknolojinin en iyi test edicileridir.

Qwen-Image 2512, potansiyel olarak Stable Diffusion’un en güçlü inpainting modeli olabilir. Ama şu anda, sadece bir gölge. Akademik başarı, kullanıcı deneyimine dönüşmedikçe, sadece bir araştırma raporudur. Bu durum, AI endüstrisinin en büyük çelişkisini ortaya koyuyor: En iyi teknolojiler, en az bilinenlerdir.

Yakında bir güncelleme gelecek mi? Belki. Ama şimdi, kullanıcılar hala maske çiziyor, butona basıyor ve sessiz bir boşlukla karşılaşıyor. Bu sessizlik, teknolojinin başarısının değil, insanla bağlantı kuramamasının habercisi.