WAN 2.2 I2V + SVI'de İfade Uyumsuzluğu: Yapay Zekâ Video Üretimindeki Gizli Başarısızlık

Yapay Zekâ Video Üretimindeki Sessiz Kriz: Promptlar İhmal Ediliyor

Stable Diffusion’un en popüler video üretimi modellerinden biri olan WAN 2.2 I2V + SVI, kullanıcılar arasında büyük ilgi görüyor. Ancak bu sistem, teknik olarak mükemmel görünsede, bir kritik hata ile yüz yüze: prompt adherens — yani, verilen metin talimatlarının (prompt) sonraki nesillerde tamamen görmezden gelinmesi. Kullanıcılar, ilk videonun mükemmel olduğunu, ancak ikinci, üçüncü ve sonraki nesillerde, tamamen önceki hareketlerin momentumuyla devam ettiğini, hatta promptta istenen yumuşaklık ya da duruş değişikliklerinin bile ihlal edildiğini rapor ediyor.

Neden Bu Kadar Önemli?

AI ile video üretimi artık sadece eğlence değil. Sanatçılar, reklam ajansları, film prodüksiyonları hatta eğitim içerikleri için bu teknolojiyi kullanıyor. Eğer bir promptta "yavaş bir dans", "hafif rüzgârda saçların dalgalanması" ya da "kaygan bir adım" istiyorsanız ve sistem bunu ikinci karede unutuyorsa, üretim tamamen bozulur. Bu, sadece estetik bir sorun değil, üretkenlik ve maliyet açısından bir felaket. Bir sahne 10 kez üretilip, her seferinde aynı hareketin varyasyonları üretildiğinde, zaman ve kaynaklar çöpe gidiyor.

Ne Oluyor? Teknik Derinlik

Reddit’ta bir kullanıcı, WAN 2.2 I2V ile SVI (Spatial Video Interpolation) kombinasyonunu kullandığında, ilk üretimin mükemmel olduğunu, ancak sonraki nesillerde "önceki hareketin momentumu"nun baskın geldiğini ifade ediyor. Bu, teknik olarak şu anlama geliyor: Sistem, bir videonun ilk karelerini analiz ederken, sadece görsel içerik değil, hareket dinamiklerini de bir tür "hafıza örüntüsü" olarak saklıyor. Sonraki promptlar, bu hafızaya müdahale edemiyor. Yani, AI bir film sahnesini hatırlıyor, ama senaryoyu okumuyor.

Bu durum, özellikle "LoRA" (Low-Rank Adaptation) modelleriyle birlikte kullanıldığında daha da belirgin hale geliyor. Kullanıcı, Lightx2v rank 128 ve 1030 LoRA’larını yüksek, 1022’yi düşük seviyede kullanıyor ve NAG (Negative Guidance) ile de destekliyor. Ancak bu, promptu daha iyi anlamak yerine, hafızayı daha güçlü hale getiriyor. Sonuç? Promptlar, sadece ilk karede etkili oluyor. Sonrakiler, "önceki hareketin öyküsüne" boyun eğiyor.

Çözüm Mümkün mü? Bir Yol Var

Kullanıcı, bu sorunun çözümü için IAMCCS-nodes deposundaki "WanImageMotion" düğümünü öneriyor. Bu araç, hareket dinamiklerini daha bağımsız şekilde yönetiyor ve promptları her nesilde yeniden zorluyor. Yani, sistem her adımda "yeni bir başlangıç" yapıyor. Bu, sadece bir teknik iyileştirme değil, bir felsefi fark: AI’nın hafızasını kontrol altına almak, onu bir hafıza cihazı değil, bir yaratıcı olarak eğitmek demek.

WAN 2.2 I2V + SVI’nin bu hatası, aslında yapay zekânın temel bir sınırlamasını ortaya koyuyor: İleriye dönük tutarlılık, geriye dönük esnekliği yokedebilir. AI, bir hareketi iyi öğrenirse, onu bırakmakta zorlanıyor. İnsanlar, bir sahneyi yeniden canlandırabilir, bir senaryoyu değiştirebilir. AI ise, önceki karelerin momentumuyla kilitlenmiş gibi davranıyor. Bu, bir tür "kognitif inerzi" — zihinsel devinim direnci.

Gelecek İçin Uyarı

Bu sorun, sadece WAN 2.2 ile sınırlı değil. Stable Diffusion’un tüm video modelleri, bu tür "hafıza baskısı" sorunlarıyla karşı karşıya. Google Nest’in WAN/LAN ayarlarıyla ilgili sayfası, bu konuda hiçbir şey söylemiyor — çünkü bu tamamen farklı bir alan. Burada konuşulan, görsel üretimdeki bir yapay zekâ psikolojisi. Sistem, neyi istediklerimizi anlamıyor; neyi hatırladığını düşünüyor.

Sanatçılar, bu sorunu "düzeltme" olarak değil, "davranış analizi" olarak görmeli. Her prompt, sadece bir talimat değil, bir hafıza çatışmasının başlangıcı. Gelecekteki modeller, promptları sadece okumakla kalmayacak, önceki nesillerin momentumunu ölçüp, onu istenmeyen bir kuvvet olarak silebilecek. Bu, yapay zekânın bir "yaratıcı özgürlük" kazanması anlamına geliyor.

Ne Yapmalısınız?

• WAN 2.2 I2V + SVI kullanıyorsanız, her nesilde promptu yeniden yazın — sadece değiştirmek değil, tamamen yeniden oluşturmak.
• LoRA’ları çok yoğun kullanmayın; momentumu güçlendiriyor.
• WanImageMotion gibi alternatif düğümleri deneyin — özellikle karmaşık sahnelerde.
• İlk üretimi bir "başlangıç kare" olarak kullanın, değil bir "kalıp" olarak.

Yapay zekânın en büyük tehlikesi, onun "kendini doğru sanması". Bu sistem, promptu ihlal ettiğinde, kendini "doğru" olarak görüyor. Çünkü önceki hareketi, daha güçlü bir sinyal olarak algılıyor. Bizim için bir hata. Onun için bir başarı. Bu farkı anlamak, artık sadece teknik değil, felsefi bir zorunluluk.