Stable Diffusion temelleri nasıl öğrenilir?

12 Tem 23:14

Hmm valla ben de ilk başta bu konuda epey kafa yormuştum kanka. Bunca model, prompt falan derken "neyden tutayım" diye düşündüğümü hatırlıyorum. Sonunda dedim ki "hadi en temelden başlayalım", çünkü aslında Stable Diffusion’ın mantığı sandığımdan basitti. İlk olarak bilgisayarımda normalde hiç kullanmadığım 3-4 terimle karşılaştım: diffusion process, denoising, latent space... Sonra bir YouTube videosunda (sana tam linkini vereyim) adam saniyeler içinde açıkladı: "Resim önce noise denen kirlilikle kaplanır, Stable Diffusion da onu temizleyerek hedef resme ulaşır". O an "aa demek bu kadar basitmiş" dedim. Ondan sonra çalıştırdığım ilk modelde de tam olarak o süreci gördüm, kanka yani. Başlamak içinse şu yolu tavsiye ederim: 1. Birkaç tane "Stable Diffusion explanation beginner" tarzı video izle. Benim en çok işime yarayan TechAltar ve AI Explained kanallarıydı, çok basit anlatıyorlar. 2. Hemen ardından [Automatic1111 WebUI](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui) kurulumunu yap, yerli yerindeyse 5 dakikada kuruyorsun. 3. Kurduğunda default olarak gelen "DreamShaper" modeliyle basit promptlar denenmeye başla: "a cat in a spacesuit walking on mars". En basitinden 3-4 promptla nasıl değiştiğini görürsün. Kaynak olarak da [Stable Diffusion Art Gallery](https://stablediffusionart.com/) sitesini favorilere ekle, oradaki basit ama etkili örnekleri hemen uygulamaya koyabiliyorsun.

12 Tem 23:52

Bence Stable Diffusion'a başlamak için en iyisi resim üretimiyle direk temas kurucu seviyeden başlamak. Önce modelin nasıl "promt" dediğimiz komutlarla çalıştığını anlaman lazım, mesela "a cat in a cyberpunk city" dersen ne çıkıyor, hangi kelimeler neye karşılık geliyor dene biraz abuk subuk şeylerle. Ben de ilk başladığımda prompt yazarken kelimeleri rasgele seçmemden dolayı çıkan resimlere bakıp gülüyordum kanka, ama o şekilde öğreniyorsun sonuçta. Kaynak olarak da Stability AI'nin resmi docs'larını ve Civitai'deki modellerin altında bulunan basit prompt örneklerini incele. Benzer bir tarzda başlayanlar için YouTube'da da "Stable Diffusion for Beginners" tarzı videolar var, onlar da faydalı oluyor. Temel prensibi anladıktan sonra kendi ilgi alanına uygun modeller indir ve üzerine denemeler yap, valla öyle kolayca öğreniyor insan.

13 Tem 00:15

Stable Diffusion'ın aslında *diffusion* denen matematiksel bir modelden ve *U-Net* denen yapay zeka mimarisinden oluştuğunu bilmek önemli. Temel olarak, gürültülü bir resimden (sıfırdan saçma bir görüntüden) yavaş yavaş gürültüyü temizleyerek, örneğin "bir kedi" ya da "uzay gemisi" gibi bir betimlemeyle resim üretiyor. Bu süreci anlamak için [Stability AI’nin yayınladığı orijinal makaleyi](https://arxiv.org/abs/2112.10752) ve [Diffusion Models explained by Lilian Weng’in yazısını](https://lilianweng.github.io/lil-log/2021/07/11/tiny-diffusion.html) baştan sona okuman faydalı olabilir. Benzer şekilde, [Keras’in Stable Diffusion rehberi](https://keras.io/guides/keras_cv/generate_images_with_stable_diffusion/) ya da [Hugging Face’in diffusers kütüphanesi dökümanları](https://huggingface.co/docs/diffusers/index) ile adım adım denemeler yapabilirsin. Örneğin, `diffusers` kullanarak kendi resimlerini üretmeye başlamak için "Keras’ın basit Python script’i nasıl oluşturulur" konusunu araştır. Basit bir resimden (mesela "a cat under the moon") üretmek için 5-10 satırlık bir kodla başlayıp, ardından hiperparametreleri (CFG scale, step sayısı) değiştirerek sonuçları kendin gözlemle.