AI Tasarım Sözlüğü

Yazılımın kaynak koduna erişimin yanında kullanım, değişiklik ve yeniden dağıtım haklarını da tanımlayan lisanslama yaklaşımıdır.

Yapay zeka kullanarak metin veya görsellerden üç boyutlu modeller oluşturma teknolojisidir. Geleneksel 3D modelleme sürecini önemli ölçüde hızlandırır.

Yapay zeka kullanarak statik görselleri veya karakter tasarımlarını hareketli animasyonlara dönüştürme teknolojisidir.

Yapay zeka kullanarak fotoğraflardaki arka planı otomatik olarak kaldırma veya değiştirme teknolojisidir. Nesne segmentasyonu ile ön planı hassas şekilde ayırır.

Yapay zeka ile oluşturulan dijital insan temsilcileridir. Gerçekçi yüz ifadeleri, konuşma ve jestlerle video içerik üretmek için kullanılır.

Yapay zekanın geliştirilmesi ve kullanımında insan hakları, adalet, şeffaflık ve hesap verebilirliği ele alan ilkeler alanıdır.

Yapay zeka destekli fotoğraf ve görsel düzenleme araçlarını kapsayan genel terimdir. Otomatik rötuş, nesne kaldırma, stil dönüşümü gibi işlemleri içerir.

Inpainting görselin belirli bölgelerini AI ile düzenleme/değiştirme, outpainting ise görselin sınırlarını genişleterek yeni içerik oluşturma teknolojileridir.

Yapay zeka kullanarak iç mekan fotoğraflarını farklı stillerde yeniden tasarlama veya sıfırdan iç mekan görselleri oluşturma teknolojisidir.

Yapay zeka kullanarak marka ve işletmeler için otomatik logo oluşturma teknolojisidir. Metin açıklamalarından profesyonel logo alternatifleri üretir.

Yapay zeka kullanarak orijinal müzik besteleri, şarkılar ve ses efektleri üretme teknolojisidir. Metin açıklamalarından veya melodilerden müzik oluşturur.

Siyah-beyaz fotoğrafları ve videoları yapay zeka kullanarak otomatik olarak renklendirme teknolojisidir. Tarihsel bağlam ve nesne tanıma ile doğru renkleri tahmin eder.

Yapay zeka teknolojileri kullanılarak oluşturulan veya yapay zekanın yaratıcı süreçte aktif rol aldığı sanat eserleridir. Geleneksel sanatsal becerilere ihtiyaç duymadan dijital sanat üretmeyi mümkün kılar.

Yapay zeka ile bir kişinin sesini kopyalayarak sentetik konuşma üretme teknolojisidir. Kısa bir ses örneğinden gerçekçi ses kopyaları oluşturur.

Yapay zeka kullanarak profesyonel sunumlar oluşturma teknolojisidir. Metin içeriğinden otomatik olarak slaytlar, görsel düzenler ve tasarım önerileri üretir.

Yapay zeka kullanarak görsellerin çözünürlüğünü orijinalin çok ötesine çıkaran ve kayıp detayları yeniden oluşturan ileri düzey iyileştirme teknolojisidir.

Yapay zeka kullanarak düşük çözünürlüklü görselleri yüksek çözünürlüğe çıkarma teknolojisidir. Kayıp detayları akıllıca tahmin ederek yeniden oluşturur.

Yapay zeka kullanarak profesyonel ürün fotoğrafları oluşturma veya mevcut ürün görsellerini iyileştirme teknolojisidir.

Yapay zeka kullanarak video düzenleme sürecini otomatikleştiren ve hızlandıran teknolojilerdir. Otomatik kesim, renk düzeltme, altyazı ve efekt ekleme gibi işlemleri kapsar.

Yapay zeka kullanarak metin, görsel veya video girdilerinden yeni video içerikler oluşturma teknolojilerinin genel adıdır.

Yapay zeka kullanarak fotoğraf veya videodaki bir kişinin yüzünü başka bir yüzle değiştirme teknolojisidir.

Yazılım bileşenlerinin belirlenmiş işlemler ve veri biçimleri üzerinden iletişim kurmasını sağlayan arayüzdür.

Görüntünün farklı bölgelerine farklı metin talimatları atayarak her alan için bağımsız içerik kontrolü sağlayan gelişmiş bir prompt tekniğidir. Kompozisyon ve düzen üzerinde hassas kontrol imkânı tanır.

OpenAI tarafından geliştirilen, metin ve görselleri aynı vektör uzayında temsil edebilen çok modlu yapay zeka modelidir. Görsel üretim araçlarında prompt anlama katmanı olarak kullanılır.

Üretilen bir görselin verilen metin promptuyla ne kadar örtüştüğünü ölçen değerlendirme metriğidir. CLIP modelinin metin ve görüntü gömmeleri arasındaki kosinüs benzerliğini hesaplayarak prompt uyumunu sayısallaştırır.

Diffusion modellerine ek kontrol katmanları ekleyerek görsel üretim sürecinde poz, kenar, derinlik haritası gibi yapısal koşullar belirlemeye yarayan bir sinir ağı mimarisidir.

Çapraz dikkat, iki farklı veri dizisi arasında dikkat hesaplamalarının yapıldığı özel bir dikkat mekanizması türüdür.

Çok modlu yapay zeka, metin, görüntü, ses ve video gibi farklı veri türlerini aynı anda işleyebilen sistemleri tanımlar.

Derin öğrenme teknolojisi kullanılarak bir kişinin yüzünü, sesini veya hareketlerini başka bir kişinin üzerine gerçekçi bir şekilde yerleştirme tekniğidir.

Birden fazla gizli katmana sahip sinir ağlarıyla temsiller öğrenen makine öğrenmesi yaklaşımıdır.

Görselleri aşamalı olarak gürültüden arındırarak üreten derin öğrenme modelidir. Rastgele gürültüden başlayarak adım adım anlamlı bir görsel oluşturur.

Dikkat mekanizması, sinir ağlarının girdi verilerinin farklı bölümlerine seçici olarak odaklanmasını sağlayan bir yapay zeka bileşenidir.

Görüntünün kenarlarının birbiriyle kusursuz biçimde birleştiği, döşenebilir (seamless) doku veya desen üretme tekniğidir. Oyun, grafik tasarım ve kumaş tasarımında tekrarlayan desenlerin oluşturulmasında kullanılır.

Google tarafından geliştirilen, birkaç fotoğrafla AI modellerini belirli bir konu veya stile özelleştiren fine-tuning yöntemidir.

Metin, görsel veya diğer veri türlerinin yoğun, sabit boyutlu sayısal vektörlere dönüştürülmesi işlemidir. Anlamsal benzerlik hesaplaması ve model girdi temsili için kullanılır.

Bir modelin, öğrenilmiş görsel tercihleri temel alarak bir görüntüye verdiği tahmini estetik değerlendirmedir.

FID Skoru, üretilen görüntülerin kalitesini ve gerçekçiliğini ölçmek için kullanılan standart bir değerlendirme metriğidir.

Görüntülerdeki görünür veya görünmez filigranları (watermark) tespit eden ve bazı durumlarda kaldıran yapay zeka teknolojisidir. İçerik doğrulama, telif hakkı koruması ve AI üretim izleme alanlarında kullanılır.

Önceden eğitilmiş bir yapay zeka modelini belirli bir görev, stil veya veri seti üzerinde ek eğitim vererek özelleştirme sürecidir.

Bir üretici ve bir ayırt edici olmak üzere iki sinir ağının birbirine karşı eğitildiği derin öğrenme modelidir. Üretici gerçekçi veriler üretmeye, ayırt edici ise gerçek ve sahte verileri ayırt etmeye çalışır.

Bir görüntünün içeriğini otomatik olarak metin formatında tanımlayan yapay zeka teknolojisidir. Görüntüdeki nesneler, sahneler, renkler ve ilişkileri doğal dil cümleleriyle ifade eder.

Mevcut bir görseli referans alarak yapay zeka ile yeni bir görsel üretme veya dönüştürme tekniğidir. Girdi görselinin yapısı korunurken stil, içerik veya detaylar değiştirilebilir.

Çok sayıda hesaplama işini paralel yürütmek için grafik işlemcisinin kullanılmasıdır.

Gürültü giderme, diffusion modellerinin temel çalışma prensibidir; model adım adım rastgele gürültüyü kaldırarak tutarlı bir görüntü oluşturur.

Yapay zeka modellerinin gerçek olmayan, uydurma veya yanlış bilgi/içerik üretme eğilimidir. Metin, görsel ve video üretiminde farklı şekillerde ortaya çıkar.

Video üretim araçlarında görüntünün belirli bölgelerini seçerek o bölgelere özel hareket yönü ve yoğunluğu tanımlamaya yarayan araçtır. Seçici hareket kontrolü ile daha profesyonel ve kasıtlı videolar oluşturmayı sağlar.

Eğitilmiş bir yapay zeka modelinin yeni girdiler üzerinde tahmin veya üretim yapması sürecidir. Görsel üretimde, promptun görsele dönüştürülme işlemine karşılık gelir.

Bir görselin belirli bir bölgesini maskeleyerek yapay zeka ile yeniden üretme veya düzenleme tekniğidir. İstenmeyen nesneleri kaldırma veya belirli alanları değiştirme için kullanılır.

Image-to-image işleminin kısaltmasıdır. Stable Diffusion ekosisteminde referans görsel kullanarak yeni görsel üretme modunu ifade eder. Orijinal görselin yapısını koruyarak dönüşüm yapar.

Koşullandırma, bir yapay zeka modelinin belirli girdilere göre çıktı üretmesini yönlendiren süreçtir.

Kuantizasyon, modeldeki sayısal değerleri daha az bit kullanan formatlara dönüştürerek boyutunu küçülten ve hızlandıran bir tekniktir.

LCM, geleneksel diffusion modellerinin onlarca adımını 4-8 adıma indiren hızlandırılmış bir yöntemdir.

Verilerin sıkıştırılmış ve matematiksel olarak temsil edildiği çok boyutlu uzaydır. Diffusion modelleri, görsel üretim sürecini bu sıkıştırılmış uzayda gerçekleştirerek hesaplama verimliliği sağlar.

Büyük yapay zeka modellerini küçük, eğitilebilir matrisler ekleyerek verimli bir şekilde fine-tune etme yöntemidir. Orijinal model ağırlıkları değişmeden kalır.

Tahmin veya içerik üretimi için örüntüleri verilerden öğrenen modeller geliştirme yaklaşımıdır.

Görüntü işlemede belirli bölgeleri seçip diğerlerini dışarıda bırakan ikili veya gri tonlamalı bir katmandır. Inpainting ve segmentasyon gibi işlemlerde hangi piksellerin değiştirileceğini tanımlar.

Doğal dil metin açıklamalarından yapay zeka kullanarak görsel üretme teknolojisidir. Kullanıcının yazdığı prompt, AI modeli tarafından yorumlanarak görüntüye dönüştürülür.

Doğal dil metin açıklamalarından yapay zeka kullanarak video içerik üretme teknolojisidir. Metin promptlarını hareket eden, tutarlı kare dizilerine dönüştürür.

Metin promptlarından yapay zeka ile otomatik video üretme teknolojisidir. Kullanıcının yazdığı açıklamayı hareket eden görüntü dizilerine dönüştürür.

Model birleştirme, iki veya daha fazla modelin ağırlıklarını matematiksel yöntemlerle birleştirerek hibrit bir model oluşturma tekniğidir.

Bir modelin belirli bir aşamadaki kayıtlı durumudur; ağırlıkları ve bazen eğitimi sürdürmek için ek bilgileri içerir.

Model damıtma, büyük bir öğretmen modelin bilgisini küçük bir öğrenci modele aktarma sürecidir.

Bir modelin parametrelerini veriler ve bir öğrenme hedefi kullanarak ayarlama sürecidir.

Yapay zeka görsel üretiminde istenmediği belirtilen unsurları tanımlayan metin komutudur. Model, negatif promptta belirtilen öğelerden kaçınarak görsel üretir.

Mevcut bir görselin sınırlarını yapay zeka kullanarak genişletme tekniğidir. Görselin orijinal içeriğiyle uyumlu yeni alanlar oluşturarak görüntüyü büyütür.

Üretken modellerde öğrenilmiş dağılımdan bir çıktı oluşturma sürecidir; difüzyonda adımların nasıl ilerlediği örnekleme yöntemine bağlıdır.

Yapay zeka modellerine verilen metin tabanlı talimat veya komuttur. Kullanıcının istediği çıktıyı tanımlamak için kullanılır ve modelin üretim sürecini yönlendirir.

Yapay zeka modellerinden en iyi sonuçları almak için prompt yazma tekniklerini ve stratejilerini kapsayan disiplindir. Doğru kelime seçimi, yapılandırma ve parametre kullanımını içerir.

Guidance Scale, diffusion modellerinde üretimin metin promptuna ne kadar sıkı bağlı kalacağını kontrol eden parametredir.

Sıfır atış öğrenme, modelin daha önce hiç eğitim verisi görmediği görevleri genel bilgisiyle gerçekleştirebilme yeteneğidir.

Metin veya görsel girdilerinden görüntü üretmek için kullanılan bir latent difüzyon model ailesidir.

SDXL, Stability AI tarafından 2023'te yayımlanan, 1024x1024 natif çözünürlük sunan gelişmiş diffusion modelidir.

Bir görselin içeriğini koruyarak başka bir görselin sanatsal stilini uygulama tekniğidir. Fotoğrafları ünlü ressamların tarzında yeniden yorumlama gibi kullanımlara sahiptir.

Düşük çözünürlüklü bir görüntüden yapay zeka kullanarak yüksek çözünürlüklü versiyon oluşturma teknolojisidir. Upscale ile benzer ama görüntünün özgün olmayan alanlarını da halüsinasyon yoluyla doldurabilir.

Yapay zeka modellerinin metni işlerken kullandığı temel birimdir. Bir kelime, kelime parçası veya karakter olabilir. Prompt uzunluğu ve model kapasitesi token sayısıyla ölçülür.

Birden fazla görüntünün veya işlemin aynı anda veya sıralı biçimde otomatik olarak işlenmesidir. Tek tek elle işlem yapmak yerine yüzlerce veya binlerce öğenin otomatik pipeline ile yönetilmesini sağlar.

Dikkat mekanizması (attention) tabanlı, paralel işleme yeteneğine sahip derin öğrenme mimarisidir. Hem dil hem de görsel modellerin temelini oluşturur.

Text-to-image işleminin kısaltmasıdır. Stable Diffusion ekosisteminde metin promptundan görsel üretme modunu ifade eder. Img2img'den farklı olarak sıfırdan görsel üretir.

Düşük çözünürlüklü görsellerin yapay zeka ile kalite kaybı olmadan veya kalite artırılarak büyütülmesi işlemidir. Detay ekleme ve netleştirme yetenekleriyle geleneksel yeniden boyutlandırmadan farklıdır.

Eğitim verilerinden öğrendiği örüntülere dayanarak yeni ve orijinal içerikler üretebilen yapay zeka sistemlerinin genel adıdır. Metin, görsel, video, müzik ve kod üretimini kapsar.

Verileri sıkıştırılmış bir latent uzaya kodlayıp bu uzaydan yeni veriler üretebilen olasılıksal bir derin öğrenme modelidir. Diffusion modellerinin görsel kodlama katmanında kullanılır.

Diffusion modellerinin zaman boyutuna genişletilerek video üretiminde kullanılmasıdır. Hem uzamsal hem zamansal boyutlarda gürültü giderme yaparak tutarlı ve akıcı video sekansları oluşturur.

Mevcut bir videoyu referans alarak yapay zeka ile yeni bir videoya dönüştürme teknolojisidir. Videonun yapısı ve hareketi korunurken stil, içerik veya görsel kalite değiştirilir.

Algılama, tahmin veya içerik üretimi gibi görevleri bilgisayar sistemleriyle gerçekleştirmeyi kapsayan alandır.

Yapay zeka teknolojilerinin tasarım süreçlerine entegrasyonunu kapsayan geniş alandır. UI/UX tasarımdan grafik tasarıma, mimari görselleştirmeden ürün tasarımına uzanan uygulamaları içerir.

Yapay zeka ile düşük kaliteli, bulanık veya hasarlı yüz görüntülerini iyileştirme ve netleştirme teknolojisidir. Göz, ağız, cilt gibi yüz bileşenlerini otomatik olarak onarır ve doğal görünümlü sonuçlar üretir.

Video ve animasyon üretiminde ardışık kareler arasında görsel tutarlılığın korunmasıdır. Nesnelerin, karakterlerin ve arka planın kareden kareye tutarlı görünmesi için kullanılan teknikler bütünüdür.