Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir konuşmacının yapay zeka destekli kişisel fotoğraf oluşturma sürecini adım adım anlattığı bir eğitim içeriğidir.
- Video, Google Colab üzerinde Stable Diffusion modelinin kullanımı, Ha-Face hesabı oluşturma, token alma ve model seçimi gibi temel adımları kapsamaktadır. İçerikte ayrıca fotoğraf kırpma aracı kullanımı, fotoğraf setinin hazırlanması, Stable Diffusion modeline fotoğraf yükleme ve model eğitimi aşamaları gösterilmektedir.
- Konuşmacı, kendi portresini örnek olarak kullanarak işlemi anlatmakta ve farklı prompt örnekleri göstermektedir. Video, ilerleyen bölümlerde model dosyasının nasıl indirileceği ve daha profesyonel bir arayüzle nasıl kullanılacağı gösterileceğini belirtmektedir.
- 00:32Yapay Zeka ile Kişisel Fotoğraf Oluşturma
- Bu video, yapay zeka destekli kişisel fotoğrafların nasıl yapılacağını göstermektedir.
- Lens veya diğer uygulamalarda para ödenerek alınan bu hizmeti ücretsiz olarak yapabilirsiniz.
- Video birkaç bölümden oluşacak, ilk bölüm hızlı bir gösterim olacak, ilerleyen videolarda daha profesyonel yöntemler gösterilecektir.
- 01:22Gerekli Hazırlıklar
- Video açıklamalarında belirtilen bir linki kullanmanız gerekiyor.
- Google Colab hesabına sahip olmanız gerekiyor, bunu yapmak için YouTube'a "Google Colab" yazmanız yeterli.
- Colab'da "Runtime" bölümünden "Change time type" seçeneğinden GPU seçilmelidir.
- 02:53Hugging Face Hesabı ve Token
- Yapay zeka modeli kullanmak için Hugging Face hesabına sahip olmanız gerekiyor.
- Hugging Face hesabınıza giriş yaptıktan sonra "Settings" bölümünden "Access tokens" kısmına gidip yeni bir token oluşturmalısınız.
- Oluşturulan token'ı kopyalayıp Colab notdefterinize yapıştırmanız gerekiyor.
- 03:43Model Kurulumu
- Xformers pre-compile view'ı yüklemek gerekiyor, bu düşük seviyedeki ekran kartlarında çalışma potansiyelini artıran bir accelerator gibidir.
- "Save gdrive" seçeneğine tik atıp, model seçimi yapmanız gerekiyor.
- "Visit model card" seçeneğine tıklayıp, Stable Diffusion ve 1.5 modülü için lisans kabul etmelisiniz.
- 04:51Eğitim Verisi Hazırlama
- Model için bir tek (token) belirlemelisiniz, bu token'ın gerçekte var olmayan kelimelerden oluşması daha iyi sonuçlar verir.
- Eğitim verisi için Google Drive hesabınıza yetki vermelisiniz.
- Eğitim verisi için "instance prompt" ve "class prompt" gibi alanları doldurmalısınız, örneğin "mert çobanov person" gibi.
- 07:37Fotoğraf Kırpma ve Hazırlama
- Burmey.net adlı web sitesi, fotoğrafları istediğiniz ölçekte kırpmanıza yarayan bir araçtır.
- Web sitesinde 512x512 gibi ölçüler girip fotoğrafları yükleyerek kare şeklinde kırpabilirsiniz.
- Fotoğrafları kırparken focal point (odak noktası) ayarlamak daha iyi sonuçlar elde etmenizi sağlar.
- 09:30Eğitim Verisi Hazırlama
- Kırpılmış fotoğraflar data direktoriyene yüklenir ve model için "save sample prompt" bölümünde ilgili isim atanır.
- Eğitim işlemi T4 gibi bir cihazda yaklaşık 5-10 dakika, daha düşük performanslı cihazlarda 20 dakika kadar sürebilir.
- Eğitim bittikten sonra model "content rave, mydrive, stable defusion was çobanov üç" bölümünde saklanır.
- 12:48Modeli Kullanma
- Modeli kullanmak için prompt bölümüne "person" kelimesiyle ilgili bilgiler yazılır.
- Seed değeri değiştirilerek farklı sonuçlar elde edilebilir, -1 yazıldığında her seferinde rastgele sonuçlar üretilir.
- Farklı prompt'lar kullanılarak (örneğin "grand theft auto", "valorant", "siyah beyaz") farklı tarzda görseller üretilir.
- 15:03Ek Kaynaklar ve İpuçları
- Lexica Art gibi sitelerden farklı prompt örnekleri alınabilir.
- Çözünürlük ayarları değiştirilerek (64'ün katları) farklı boyutlarda görseller üretilir.
- İyi sonuçlar için net, farklı açılardan ve ışık kaynaklarından çekilmiş fotoğraflar kullanılmalıdır.