{"id":56820,"date":"2024-06-26T16:24:05","date_gmt":"2024-06-26T16:24:05","guid":{"rendered":"https:\/\/ekamu.net\/?p=56820"},"modified":"2024-06-26T16:24:05","modified_gmt":"2024-06-26T16:24:05","slug":"openai-sorayi-unutun-kling-ai-buyuleyici-videolar-uretiyor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ekamu.net\/index.php\/2024\/06\/26\/openai-sorayi-unutun-kling-ai-buyuleyici-videolar-uretiyor\/","title":{"rendered":"OpenAI Sora\u2019y\u0131 unutun: Kling AI b\u00fcy\u00fcleyici videolar \u00fcretiyor"},"content":{"rendered":"

Yapay zeka alan\u0131ndaki b\u00fcy\u00fcme inan\u0131lmaz bir h\u0131zla ilerlemeye devam ediyor. Hen\u00fcz \u015fubat ay\u0131nda OpenAI<\/strong> taraf\u0131ndan tan\u0131t\u0131lan metinden videoya yapay zeka Sora<\/strong>\u2019n\u0131n zerinden birka\u00e7 ay ge\u00e7mi\u015fken ciddi bir rakip beklenmedik bir \u015fekilde \u00c7in\u2019den geldi. \u00c7inli video platformu \u015firketi Kuaishou<\/strong> firmas\u0131n\u0131n \u00fcretken video modeli Kling<\/strong>, geli\u015fmi\u015f yetenekleri ile b\u00fcy\u00fcleyici g\u00f6z\u00fck\u00fcyor. <\/figure>\n

Kling, Sora\u2019y\u0131 unutturdu<\/b><\/p>\n

OpenAI, Sora\u2019y\u0131 bu y\u0131l\u0131n ba\u015f\u0131nda g\u00f6stermi\u015f olsa da halen genel kullan\u0131ma a\u00e7m\u0131\u015f de\u011fil. \u00d6te yandan Kuaishou, Kling<\/strong>\u2019i halihaz\u0131rda piyasaya s\u00fcrm\u00fc\u015f durumda. Dolay\u0131s\u0131yla Kling, halk\u0131n test etmesi i\u00e7in \u00fccretsiz<\/strong> olarak sunulan ilk metinden videoya \u00fcretken yapay zeka<\/strong> modellerinden birisi olarak tarihe ge\u00e7iyor.<\/p>\n

Aktif kullan\u0131c\u0131 say\u0131s\u0131 600 milyonu a\u015fan k\u0131sa video platformu, yeni arac\u0131n\u0131 bu ay\u0131n ba\u015flar\u0131nda duyurdu. Kling, 30 FSP<\/strong> kare h\u0131z\u0131 ve 1080p<\/strong>‘ye kadar video \u00e7\u00f6z\u00fcn\u00fcrl\u00fc\u011f\u00fc ile iki dakikaya kadar<\/strong> uzunlukta videolar \u00fcretebiliyor. Bilindi\u011fi \u00fczere Sora, 1 dakikal\u0131k klipler \u00fcretebiliyordu. Kuaishou ve kullan\u0131c\u0131lar taraf\u0131ndan yay\u0131nlanan Kling \u00f6rneklerine bakt\u0131\u011f\u0131m\u0131zda \u00fcretken video modelinin istemlere (prompt) ba\u011fl\u0131 kald\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve fizik konusunda olduk\u00e7a iyi i\u015f \u00e7\u0131kard\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6r\u00fcyoruz. Kling ayn\u0131 zamanda bir foto\u011fraf\u0131 girdi olarak kullanarak<\/strong> onu videoya da d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrebiliyor.<\/p>\n

Kling, en temelinde Sora ile ayn\u0131 t\u00fcr dif\u00fczyon transformat\u00f6r<\/strong> modeline dayan\u0131yor ve \u00e7e\u015fitli en boy oranlar\u0131 ile farkl\u0131 \u00e7ekim t\u00fcrlerini destekleyebiliyor. Yapay zekada kullan\u0131lan modelin de \u015firket i\u00e7inde tescilli bir model<\/strong> oldu\u011funu s\u00f6yleyelim. \u015eirketin web sitesinde g\u00f6re Kling, uzuv hareketini iyile\u015ftirmek i\u00e7in geli\u015fmi\u015f 3D y\u00fcz ve v\u00fccut yap\u0131land\u0131rma<\/strong> yetene\u011fine sahip. Zaten fiziksel do\u011fruluk da buradan geliyor.<\/p>\n

Kling\u2019in \u00f6rneklerine yak\u0131ndan bakt\u0131\u011f\u0131m\u0131zda ise etkileyici fotoger\u00e7ek\u00e7i sahneler<\/strong> sunabildi\u011fini ancak di\u011fer yapay zeka videolar\u0131nda g\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcm\u00fcz benzer bulan\u0131kl\u0131klar\u0131n da var oldu\u011funu g\u00f6rebiliyoruz. Papa\u011fan<\/strong> videosu<\/strong> gibi baz\u0131 \u00f6rneklerde videonun yapay zeka taraf\u0131ndan \u00fcretildi\u011fini tespit etmek ilgili g\u00f6zler i\u00e7in bile zor olabiliyor. Bu da modelin g\u00fcc\u00fcn\u00fc g\u00f6zler \u00f6n\u00fcne seriyor.<\/p>\n

Kling\u2019in bir di\u011fer \u00f6nemli g\u00fcc\u00fc de s\u0131v\u0131larla olan ili\u015fkisi<\/strong>. Sora, Runway ve di\u011ferleri s\u0131v\u0131lar konusunda zorlanabiliyor. Kling\u2019in ise tutarl\u0131 bir \u015fekilde bir bardak kahveye s\u00fct d\u00f6kebiliyor<\/strong>. Kling ve di\u011fer benzer yapay zekalar\u0131n \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131 dedi\u011fimiz gibi olduk\u00e7a benzer: Geleneksel olarak video olu\u015fturma yapay zekalar\u0131nda kullan\u0131lan dif\u00fczyon modellerini, daha b\u00fcy\u00fck video veri dosyalar\u0131n\u0131 anlamas\u0131na ve daha verimli sonu\u00e7lar \u00fcretmesine yard\u0131mc\u0131 olan bir transformat\u00f6r mimarisiyle birle\u015ftiriyor.<\/p>\n

Ancak Kling\u2019in en b\u00fcy\u00fck g\u00fcc\u00fc ise bu veriler \u00fczerindeki hakimiyeti. Firma \u00c7in\u2019in en b\u00fcy\u00fck k\u0131sa video platformlar\u0131ndan birisi ve kullan\u0131c\u0131lar platforma milyonlarca video y\u00fckl\u00fcyor. T\u00fcm bunlara ra\u011fmen Kling, \u015fimdilik en az\u0131ndan halka a\u00e7\u0131k s\u00fcr\u00fcm\u00fcnde sadece birka\u00e7 saniyelik \u00e7\u0131kt\u0131lar \u00fcretiyor. Sora\u2019n\u0131n da bir\u00e7ok \u00f6rnekte k\u0131sa videolar yapt\u0131\u011f\u0131n\u0131 da s\u00f6yleyelim. Bu asl\u0131nda hal\u00fcsinasyon sorununu azaltmaya y\u00f6nelik bir ad\u0131m. Video s\u00fcresi ne kadar uzarsa modelin daha fazla olas\u0131l\u0131\u011f\u0131 tahmin etmesi ve haliyle hatalara daha a\u00e7\u0131k olmas\u0131 beklenir.<\/p>\n

Rekabet art\u0131yor<\/b><\/p>\n

\u015eimdilik piyasada bulunan metinden videoya yapay zekalar genellikle birka\u00e7 saniyelik videolar \u00fcretebiliyor. Ancak bu birka\u00e7 saniyelik (5-20sn) videolar\u0131n bile sekt\u00f6rde b\u00fcy\u00fck de\u011fi\u015fiklikler yapmas\u0131 bekleniyor. G\u00fcn\u00fcm\u00fcz sosyal medya mecralar\u0131nda insanlar dikey formatta genellikle birka\u00e7 saniyelik videolar izleyip kayd\u0131rmaya devam ediyor. Yapay zekalar taraf\u0131ndan \u00fcretilen k\u0131sa ama etkileyici videolar bu t\u00fcketime uyuyor. Ayr\u0131ca reklam noktas\u0131nda da kullan\u0131labilirler.<\/p>\n

Ancak \u00f6n\u00fcm\u00fczdeki d\u00f6nemlerde bu ara\u00e7lar i\u00e7erik \u00fcreticilerini destekleyen \u00fcretkenlik ara\u00e7lar\u0131 olarak kalacak. \u0130lerleyen zamanlarda ise bu ara\u00e7lar\u0131n video kliplerinde ve hatta sinema d\u00fcnyas\u0131nda kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6rece\u011fiz.<\/p>\n

Sora i\u00e7in s\u00f6yleyecek yeni bir \u015fey yok ancak ba\u015fl\u0131ca rakibi Runway, Gen-3 Alpha<\/strong> ile video \u00fcretken yapay zekas\u0131nda b\u00fcy\u00fck geli\u015ftirmeler yapt\u0131. Art\u0131k ince kontroller, daha fazla tutarl\u0131l\u0131k ve kalite sunuyor.<\/p>\n

Ad\u0131n\u0131 daha \u00f6nce duymad\u0131\u011f\u0131m\u0131z Luma AI<\/strong> adl\u0131 bir giri\u015fim de benzer bir modeli genel kullan\u0131m i\u00e7in yay\u0131nlam\u0131\u015f durumda ve o da etkileyici g\u00f6r\u00fcn\u00fcyor. Kuaishou’nun en b\u00fcy\u00fck rakibi olan ByteDance<\/strong>‘\u0131n da yak\u0131nda \u00fcretken video arac\u0131n\u0131 piyasaya s\u00fcrece\u011fi s\u00f6yleniyor. ByteDance bilindi\u011fi \u00fczere TikTok\u2019un sahibi konumunda. Dolay\u0131s\u0131yla \u00fcretken yapay zeka ile video \u00fcretme alan\u0131ndaki rekabet h\u0131zla art\u0131yor.<\/p>\n

Kling vs Sora vs Runway vs Luma<\/b><\/p>\n

Kling, Sora, Runway ve Luma\u2019dan bahsetmi\u015fken bunlar\u0131n k\u0131yaslamalar\u0131n\u0131 yapmamak da olmaz. A\u015fa\u011f\u0131daki GIF\u2019ler arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla modeller aras\u0131ndaki farklar\u0131 g\u00f6rebilirsiniz. Baz\u0131lar\u0131 ayn\u0131 sahne ve prompttaki performans\u0131 do\u011frudan g\u00f6sterirken baz\u0131lar\u0131 ise genel kaliteyi sunuyor.<\/p>\n

Runway Gen 3<\/em><\/p>\n

Runway Gen 3<\/em><\/p>\n

Luma AI<\/em><\/p>\n

Luma AI<\/em><\/p>\n\n

<\/span><\/p>\n

Kaynak :\u00a0https:\/\/www.donanimhaber.com\/openai-sora-yi-unutun-kling-ai-buyuleyici-videolar-uretiyor–178831<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Yapay zeka alan\u0131ndaki b\u00fcy\u00fcme inan\u0131lmaz bir h\u0131zla ilerlemeye devam ediyor. Hen\u00fcz \u015fubat ay\u0131nda OpenAI taraf\u0131ndan tan\u0131t\u0131lan metinden videoya yapay zeka Sora\u2019n\u0131n zerinden birka\u00e7 ay ge\u00e7mi\u015fken ciddi bir rakip beklenmedik bir \u015fekilde \u00c7in\u2019den geldi. \u00c7inli …<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":56821,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[8],"tags":[566,2431,2432,26,421],"class_list":["post-56820","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-teknoloji","tag-modeli","tag-sora","tag-uretken","tag-video","tag-yapay-zeka"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/ekamu.net\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/56820","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/ekamu.net\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/ekamu.net\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ekamu.net\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ekamu.net\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=56820"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/ekamu.net\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/56820\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":56822,"href":"https:\/\/ekamu.net\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/56820\/revisions\/56822"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ekamu.net\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/56821"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/ekamu.net\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=56820"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/ekamu.net\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=56820"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/ekamu.net\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=56820"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}