SeansOmniTagProcessor V2: Videoları Otomatik Etiketleyen Yeni AI Aracı, AI Eğitimini Devriyor

AI Eğitiminde Devrim: SeansOmniTagProcessor V2, Görsel ve Video Verilerini Otomatik Etiketliyor

Sanal dünyada AI model eğitimi, artık sadece veri toplamakla kalmıyor; veriyi anlayıp, anlamlandırıp, doğru etiketlerle zenginleştirmekle ilgili. İşte tam da bu noktada, Stable Diffusion ve benzeri görsel üretim modelleri için kritik bir atılım gerçekleşti: SeansOmniTagProcessor V2. Bu araç, sadece bir yazılım değil, bir etiketleme devrimi. Kullanıcılar artık saatlerce manuel olarak görselleri ve videoları etiketlemek zorunda kalmıyor. Tek bir tıkla, klasörlerdeki yüzlerce resim ve saatlerce süren videolar, AI tarafından anlaşılarak, eğitim için mükemmel metin etiketleriyle donatılıyor.

Nasıl Çalışıyor? Tek Tıkla, Tam Veri Seti

Aracın kullanımı, teknik bilgisi olmayan bir kullanıcıya bile kolay. Windows’ta bir klasörün içine girdiğinizde, sağ tıklayıp "Copy as path" seçeneğini seçiyorsunuz. Sonra SeansOmniTagProcessor V2 arayüzünde bu yolu yapıştırıp, "Queue Prompt" butonuna basıyorsunuz. Ve işte tamam: Klasördeki tüm JPG, PNG, WEBP, AVI, MP4, MKV gibi dosyalar, otomatik olarak parçalara ayrılıyor ve her biri için AI tarafından anlamlı, detaylı metin etiketleri oluşturuluyor.

Bu süreçte, aracın kalbi olan Qwen3-VL-8B-Abliterated adlı büyük dil-görsel modeli devreye giriyor. Bu model, önceki nesil modellerin aksine, yalnızca nesneleri değil, bağlamı, hissettiği atmosferi, hatta görseldeki hareketin duygusal tonunu anlıyor. Örneğin, bir video karesinde "bir kadın bahçede gülümseyerek çiçekleri suluyor" gibi bir etiket üretiyor. Sadece "kadın" ve "çiçek" demekle kalmıyor; duyguyu, eylemi, ortamı ve hatta ışığı da analiz ediyor.

Batch Mode ve Single Video Mode: İki Strateji, Aynı Hedef

SeansOmniTagProcessor V2, iki farklı kullanım senaryosu için optimize edilmiş. İlk olan Batch Folder Mode, bir klasörde karışık halde bulunan binlerce görsel ve video dosyasını tek seferde işliyor. Bir fotoğraf koleksiyonunuz varsa, bir YouTube kanalından indirdiğiniz videolar varsa, hepsi aynı anda işleniyor. Her bir görsel için ayrı .txt etiket dosyası oluşturuluyor. Her video ise, belirli aralıklarla (kullanıcı tarafından ayarlanabilir) kısa kliplere bölünüyor ve her klipte 5-10 saniyelik bir "an" seçilip etiketleniyor.

İkinci mod, Single Video File Mode. Burada tek bir uzun video — diyelim ki bir belgesel veya YouTube videosu — yükleniyor. Aracı, bu videoyu 15-30 saniyelik parçalara ayırıyor, her bir parçada neler olduğunu analiz ediyor ve ardından Whisper speech-to-text entegrasyonuyla, sesli açıklamaları da metne dönüştürüyor. Böylece etiketler, sadece görsel içerikle değil, sesle de zenginleşiyor. Bu, özellikle deneysel AI modelleri için çok değerli: Görsel ve sesli bilgilerin bir arada kullanılması, daha gerçekçi ve duygusal olarak zengin üretimler mümkün kılıyor.

Neden Bu Kadar Önemli? Eğitim Verilerinin Yeni Çağında

Stable Diffusion gibi modellerin başarısı, eğitim verilerinin kalitesine bağlı. Ancak veri toplamak kolay; veriyi doğru etiketlemek ise maliyetli ve zaman alıcı. Birçok geliştirici, yüzlerce saati insan etiketçilerine harcıyor. SeansOmniTagProcessor V2, bu süreci 10 dakikaya indiriyor. Bu, küçük ekibin veya bireysel geliştiricinin, büyük şirketlerle rekabet edebilmesini sağlıyor.

Ayrıca, bu araç, LoRa (Low-Rank Adaptation) modelleri için özel olarak optimize edilmiş. LoRa, büyük modelleri küçük veri setleriyle ince ayarlamak için kullanılan bir teknik. Ancak bu teknik, çok kaliteli ve spesifik etiketlere ihtiyaç duyuyor. SeansOmniTagProcessor V2’nin ürettiği etiketler, bu ihtiyaçları tam olarak karşılıyor. Sonuç? Daha küçük modellerle, daha büyük etkiler elde edebiliyorsunuz.

Gelecek: AI, İnsanı Etkiketlemeden Kurtarıyor

Bu araç, sadece bir araç değil, bir felsefenin ürünü. AI’nın insanın yerini almak değil, insanı yorucu tekrarlarla kurtarmak. SeansOmniTagProcessor V2, görsel AI dünyasında bir dönüm noktası. Gelecekte, eğitim veri setleri, artık kütüphanelerden indirilip, insanlar tarafından etiketlenip, işlenecek değil — AI tarafından oluşturulup, insanlar tarafından ince ayarlanacak.

Şu anda, bu araç yalnızca Windows’ta çalışıyor. Ancak geliştirici, macOS ve Linux sürümlerini 2025’in ilk çeyreğinde yayınlamayı planlıyor. Ayrıca, video analizindeki sesli etiketleme modülü, çok dilli destekle genişletilecek. Bu, dünya çapında küçük toplulukların kendi kültürel içeriklerini AI’ya öğretmesini mümkün kılıyor.

SeansOmniTagProcessor V2, sadece bir yazılım değil — bir demokratikleşmenin başlangıcı. AI eğitimine erişim, artık sadece büyük şirketlerin elinde değil. Herkesin, kendi fotoğrafları, videoları ve hikayeleriyle, bir AI modeli eğitebilmesi artık mümkün.