En çok kullanılan, en popüler ve en etkili yapay zeka araçlarını listeledik.
Sizde kullanım amacınıza uygun olan aracı seçip problemlerinize yapay zeka aracılığıyla hızlı ve pratik çözüm üretebilirsiniz.
SillyTavern
SillyTavern projesi, kullanıcıların metin üretim yapay zekalarıyla etkileşimde bulunmalarına ve oluşturdukları karakterlerle sohbet/rol yapmalarına yarayan bir kullanıcı arayüzüdür.
Örnek Kullanım Senaryosu:
Bir kullanıcının, SillyTavern’ı kullanarak kendi hikayesini oluşturduğunu ve bu hikayede birçok farklı karakterle etkileşimde bulunduğunu düşünelim.
Bu karakterler arasında karmaşık ilişkiler, geçmişler ve hedefler bulunmaktadır.
Kullanıcı, bu karakterlerin her biriyle derinlemesine sohbetler yaparak hikayeyi ilerletiyor ve olayları şekillendiriyor.
Bu süreçte, SillyTavern’ın sunduğu tüm özellikleri (metin üretim yapay zekaları, Waifu Modu, TTS, WorldInfo vb.) kullanarak hikayeyi zenginleştiriyor.
CodeLlama
CodeLlama projesi, kod yazmak ve anlamak, yazılımı geliştirmek, yazılımdaki eksik bölümleri tamamlamak üzerine geliştirilmiştir.
Örnek Kullanım Senaryosu:
Bir yazılım geliştirici, belirli bir kod parçasının eksik bir bölümünü doldurmak istiyor.
Örneğin, bir fonksiyonun içeriği eksik ve geliştirici bu fonksiyonun ne yapması gerektiğini biliyor.
Geliştirici, CodeLlama’yı kullanarak bu eksik bölümü doldurabilir.
CodeLlama, verilen bağlama dayalı olarak kodu tamamlayabilir ve geliştiricinin ihtiyaç duyduğu fonksiyonu oluşturabilir.
AnimateDiff
AnimateDiff projesi, kullanıcıların metinlerini animasyon haline getirmelerini sağlamak için tasarlanmıştır.
Örnek Kullanım Senaryosu:
Bir kullanıcının, belirli bir metni bir resme dönüştürdüğünü ve ardından bu resmi animasyon haline getirdiğini düşünelim.
Kullanıcı, metni bir karakterin bir eylemi veya hareketi hakkında oluşturabilir.
Örneğin, “Bir kedi ağaca tırmanıyor” metnini kullanarak bir kedi resmi oluşturabilir ve ardından bu resmi animasyon haline getirerek kedinin ağaca tırmandığını gösterebilir.
Fooocus
Fooocus projesi, metin tabanlı girdileri kullanarak yüksek kaliteli görsel içerik oluşturmayı amaçlayan bir yazılımı içermektedir.
Örnek Kullanım Senaryosu:
Bir kullanıcının, karmaşık bir hikaye veya senaryoyu metin olarak girdiğini düşünelim.
Örneğin, “Bir ormanda yaşayan bir elf, gizemli bir yaratıkla karşılaşır ve onunla dost olur” gibi bir metni girdiğinizde, Fooocus bu metni kullanarak ilgili bir görsel hikaye oluşturabilir.
DeepFaceLive
DeepFaceLive projesi, gerçek zamanlı yüz değiştirme (face swap) işlevselliği sunan bir yazılımdır.
Bu yazılım, PC yayını veya video aramaları sırasında kullanıcının yüzünü başka bir yüzle değiştirmesine olanak tanır.
Eğitilmiş yüz modellerini kullanarak, kullanıcının bir web kamerasındaki yüzünü veya bir videodaki yüzü değiştirmesi mümkündür.
Ayrıca, kullanıcının kendi fotoğrafını kullanarak bir videodaki yüzü değiştirmesi için bir özellik de bulunmaktadır.
Örnek Kullanım Senaryosu:
Bir yayıncı, canlı bir yayın sırasında, izleyicilerin taleplerine göre farklı ünlülerin yüzleriyle gerçek zamanlı olarak yüz değiştirmek isteyebilir.
Örneğin, izleyiciler Arnold Schwarzenegger’in yüzüyle yayıncının konuşmasını görmek istediklerinde, DeepFaceLive bu değişikliği anında gerçekleştirebilir.
ShortGPT
ShortGPT projesi, AI destekli otomatik kısa/video içerik oluşturan bir yazılımdır.
Bu çerçeve, video oluşturma, metin kaynakları, seslendirme sentezi ve düzenleme görevlerini basitleştirir.
Özellikle, video oluşturma sürecini büyük dil modelleri için anlaşılır hale getiren bir düzenleme diline sahip otomatik bir düzenleme çerçevesi sunar.
Kullanıcılar, bu araçla otomatik olarak video altyazıları oluşturabilir, internetten görsel ve video içerik kaynaklarına erişebilir ve çok dilli seslendirme oluşturma gibi özelliklere erişebilirler.
Örnek Kullanım Senaryosu:
Bir içerik üretici, belirli bir konu hakkında çok dilli bir eğitim serisi oluşturmak isteyebilir.
Örneğin, bir fizik dersini İngilizce olarak kaydedebilir ve ardından ShortGPT’yi kullanarak bu dersi otomatik olarak İspanyolca, Arapça, Fransızca ve diğer dillere çevirebilir.
Bu, seslendirme, altyazılar ve hatta arka plan görselleri gibi tüm içeriği otomatik olarak uyarlama yeteneği sayesinde mümkündür.
EmbedAI
EmbedAI projesi, kullanıcıların belgeleriyle özel olarak etkileşimde bulunmalarını sağlayan bir uygulamadır.
Bu uygulama, GPT’yi kullanarak belgeler üzerinde soru-cevap tarzında bir sohbet botu oluşturur.
Özellikle, kullanıcıların internete bağlı olmadan belgelerini işlemelerine ve bu belgeler hakkında sorgulamalar yapmalarına olanak tanır.
Örnek Kullanım Senaryosu:
Bir araştırmacı, yıllar içinde birçok bilimsel makale ve rapor biriktirmiştir ve bu belgelerde belirli bir konu hakkında bilgi aramak istemektedir.
Örneğin, “küresel ısınma” konusunda hangi belgelerde ne tür bilgilere sahip olduğunu öğrenmek isteyebilir.
EmbedAI’yi kullanarak, araştırmacı bu belgeleri sisteme yükleyebilir ve ardından “küresel ısınma ile ilgili anahtar bulgular nelerdir?” gibi sorguları hızla çalıştırabilir.
Bark
Bark projesi, Suno tarafından oluşturulan bir metinden ses modelidir.
Bark, gerçekçi çok dilli konuşma yanı sıra müzik, arka plan gürültüsü ve basit ses efektleri de dahil olmak üzere diğer sesleri üretebilir.
Model, aynı zamanda gülme, iç çekme ve ağlama gibi sözel olmayan iletişimleri de üretebilir.
Örnek Kullanım Senaryosu:
Bir film yapımcısı, bir filmde kullanmak üzere özgün bir film müziği oluşturmak isteyebilir.
Bark’ı kullanarak, belirli bir sahne için atmosferi ve duyguyu yakalamak üzere tasarlanmış özgün bir müzik parçası oluşturmak için metin tabanlı talimatlar sağlayabilir.
Örneğin, “Bir ormanda, gizemli ve büyülü bir atmosferde, hafif bir rüzgar esiyor ve yapraklar hışırdıyor” gibi bir açıklama ile Bark, bu sahne için uygun bir arka plan müziği oluşturabilir.
Babyagi
BabyAGI Python projesi, AI destekli bir görev yönetim sistemidir.
Bu sistem, OpenAI ve Chroma veya Weaviate gibi vektör veritabanlarını kullanarak görevleri oluşturmak, önceliklendirmek ve gerçekleştirmek için çalışır.
Bu sistemin ana fikri, önceki görevlerin sonucuna ve önceden tanımlanmış bir hedefe dayanarak görevler oluşturmasıdır.
Ardından script, hedefe dayalı olarak yeni görevler oluşturmak için OpenAI’nin doğal dil işleme yeteneklerini ve bağlam için görev sonuçlarını saklamak ve almak için Chroma/Weaviate’yi kullanır.
Örnek Kullanım Senaryosu:
Bir şirket, projeleri ve görevleri otomatik olarak yönetmek ve önceliklendirmek için BabyAGI’yi kullanabilir.
Örneğin, bir proje için belirli bir hedef belirlendiğinde, BabyAGI, bu hedefe ulaşmak için hangi görevlerin gerçekleştirilmesi gerektiğini belirleyebilir.
Bu görevleri öncelik sırasına göre sıralayabilir ve çalışanlara atayabilir.
Bir görev tamamlandığında, BabyAGI sonuçları analiz edebilir ve projenin genel hedefine ulaşmak için neyin değiştirilmesi veya eklenmesi gerektiğini belirleyebilir.
Whisper
Whisper projesi, genel amaçlı bir konuşma tanıma modelini sunmaktadır.
Whisper, çeşitli ses işleme görevleri üzerinde eğitilmiş bir Transformer sıra-sıra modelini temel alır.
Çok dilli konuşma tanıma, konuşma çevirisi, konuşulan dil tanımlama ve ses aktivite tespiti gibi işlemleri içerir.
Örnek Kullanım Senaryosu:
Bir haber ajansı, Whisper’ı kullanarak canlı yayınlarını otomatik olarak metne dökme ve bu metni anında çeviri yaparak farklı dillerde sunma işlemleri için kullanabilir.
Örneğin, bir konferansta yapılan bir konuşma, Whisper tarafından gerçek zamanlı olarak metne dökülüp, bu metin anında başka bir dile çevrilebilir ve bu çeviri, canlı yayın sırasında altyazı olarak eklenerek izleyicilere sunulabilir.
Automatic
SD.Next (Stable Diffusion), Stable Diffusion implementasyonunu ileri seviye özelliklerle sunar.
Özellikle metin-tabanlı girdileri görsel çıktılara dönüştürme konusunda son teknolojileri ve gelişmeleri entegre eder.
Çeşitli platformlarda (Windows, Linux, MacOS) çalışabilen bu yazılım, birden fazla arka uç ve difüzyon modelini destekler.
Otomatik güncellemeler, bağımlılık yönetimi, modern bir kullanıcı arayüzü ve tema desteği gibi özelliklere sahiptir.
Örnek Kullanım Senaryosu:
Bir kullanıcı, metin-tabanlı bir hikaye veya açıklama girer.
SD.Next, bu metni alır ve karmaşık bir görsel çıktı üretir.
Bu görsel, metinde anlatılan hikayenin veya açıklamanın detaylı bir görsel temsilidir.
Örneğin, bir ormanda yürüyen bir grup insanın, etraflarında uçan kuşlar ve arka planda bir gölün olduğu detaylı bir manzara hikayesi girildiğinde, yazılım bu hikayeyi tam olarak temsil eden bir görsel üretir.
FastChat
FastChat, açık bir platformdur ve büyük dil modelleri temelli chatbotların eğitimi, sunumu ve değerlendirmesi için kullanılır.
FastChat, Chatbot Arena’yı destekler ve 30’dan fazla LLM için 4 milyondan fazla sohbet isteği sunar.
FastChat’ın temel özellikleri arasında en son teknoloji modeller için eğitim ve değerlendirme kodu, web kullanıcı arayüzü ve OpenAI uyumlu RESTful API’ler ile dağıtılmış çoklu model sunma sistemi bulunmaktadır.
Örnek Kullanım Senaryosu:
Bir şirket, müşteri hizmetleri için FastChat tabanlı bir chatbot oluşturmayı planlamaktadır.
Bu chatbot, müşterilerin sıkça sorduğu soruları yanıtlamanın yanı sıra, şirketin sunduğu ürünler ve hizmetler hakkında detaylı bilgi sağlamalıdır.
Ancak, bu chatbot sadece basit yanıtlar vermekle kalmamalı, aynı zamanda müşterinin duygusal durumunu da analiz edebilmeli ve buna göre empatik yanıtlar sunabilmelidir.
Örneğin, bir müşteri ürünle ilgili bir sorun yaşadığında, chatbot bu sorunu çözmek için adım adım rehberlik ederken aynı zamanda müşteriye destek olacak şekilde empatik bir dil kullanmalıdır.
FastChat ile bu senaryonun uygulanması mümkündür.
Roop
Roop projesi, yalnızca istenen yüzün bir resmine ihtiyaç duyarak bir videodaki yüzü seçtiğiniz bir yüzle değiştirmenizi sağlar.
Veri kümesi veya eğitim gerektirmez.
Bu yazılım, sanatçılara karakter animasyonu ve giysi için modeller gibi görevlerde yardımcı olmak üzere yapay zeka üretilen medya endüstrisine olumlu katkıda bulunmak üzere tasarlanmıştır.
Örnek Kullanım Senaryosu:
Bir film yapımcısı, tarihi bir filmde, geçmişte yaşamış ünlü bir kişiyi canlandırmak istiyor.
Ancak, bu kişinin canlandırılması için yeterli görüntü materyali bulunmamaktadır.
Bu noktada Roop yazılımını kullanarak, mevcut olan tek bir tarihi fotoğrafı alıp, bu yüzü filmdeki bir aktörün yüzüyle değiştirir.
Böylece, tarihi kişilik, filmde gerçekçi bir şekilde yeniden canlandırılmış olur.
GPT Engineer
GPT Engineer projesi, kullanıcının inşa etmek istediği şeyi belirtmesine olanak tanır; ardından yapay zeka bu konuda açıklama ister ve isteneni inşa eder.
GPT Engineer, kodunuzun nasıl görünmesini istediğinizi öğrenen bir ajan oluşturmak için kolayca uyarlanabilir, genişletilebilir ve özelleştirilebilir. Temelde, bir isteğe dayalı olarak tüm bir kod tabanı oluşturur.
Örnek Kullanım Senaryosu:
Bir yazılım geliştirici, karmaşık bir yapay zeka projesi için bir kod tabanı oluşturmak istiyor.
Ancak bu projede kullanılacak algoritmanın detayları ve işlevleri konusunda tam bir bilgisi yok.
Bu noktada GPT Engineer’i kullanarak, genel bir istekte bulunur.
Örneğin, “Bir görüntü tanıma sistemi oluşturun, bu sistemde kullanıcılar yükledikleri resimlerdeki nesneleri tanımlayabilmeli ve bu nesnelerin ne olduğunu öğrenebilmelidir.”
GPT Engineer, bu isteği alır, gerekli açıklamaları ister ve ardından bu isteğe uygun bir kod tabanı oluşturur.
Sweep
Sweep projesi, hata raporlarını ve özellik isteklerini kod değişikliklerine dönüştüren bir AI junior geliştiricidir.
Sweep, sadece IDE tabanlı otomatik tamamlama sağlayan Copilot’tan farklı olarak, tüm akışı baştan sona ele alır.
ChatGPT’nin aksine, Sweep kod tabanınızı otomatik olarak anlar ve dosyaları tekdüze bir şekilde kopyala-yapıştır yapma ihtiyacını ortadan kaldırır.
Örnek Kullanım Senaryosu:
Büyük bir yazılım ekibi, projelerinde birçok hata raporu ve özellik isteği alıyor.
Bu isteklerin çoğu, küçük hataların düzeltilmesi veya basit özelliklerin eklenmesiyle ilgili.
Ekip, bu tür görevleri manuel olarak ele almak yerine Sweep’i kullanmaya karar verir.
Ekip, Sweep’e “Kullanıcıların şifrelerini sıfırlamalarına olanak tanıyan bir özellik ekleyin” gibi bir istekte bulunur.
Sweep, bu isteği alır, kod tabanını okur, gerekli değişiklikleri planlar ve bu özelliği eklemek için gerekli kodu yazarak bir çekme isteği oluşturur.
Dream-textures
Dream Textures projesi, basit bir metin komutuyla dokular, konsept sanatı, arka plan varlıkları ve daha fazlasını oluşturmanıza olanak tanır.
Birçok modeli bulunuyor ve bu modelleri bir servisten yavaşlama olmadan kendi makinenizde çalıştırarak tekrar edebilirsiniz.
Örnek Kullanım Senaryosu:
Bir oyun geliştirici, yeni bir oyun için karmaşık bir dünya oluşturmak istiyor.
Bu dünyada, farklı iklimlere, coğrafi özelliklere ve biyomlara sahip çok sayıda bölge bulunmaktadır.
Geliştirici, Dream Textures’i kullanarak, “Karla kaplı dağlar, sıcak çöller, yoğun ormanlar ve kristal berraklığında göllerle dolu bir dünya” gibi bir metin komutu girer.
Dream Textures, bu komutu alır ve geliştiricinin istediği tüm bu farklı dokuları ve arka plan varlıklarını otomatik olarak oluşturur.
Stable-diffusion-webui
Stable Diffusion Web UI projesi, Gradio kütüphanesi temel alınarak oluşturulmuş bir web arayüzüdür.
Bu arayüz, kullanıcılara metinden resme (txt2img), resimden resme (img2img) dönüşüm modları, dış boyama (outpainting), iç boyama (inpainting), renkli eskiz oluşturma, dikkat belirleme ve çok daha fazlasını sunar.
Kullanıcılara metin komutlarıyla belirli bir resmi dikkate alarak veya dikkati dağıtarak oluşturma yeteneği de sunmaktadır.
Örnek Kullanım Senaryosu:
Bir grafik tasarımcı, karmaşık bir sanat projesi için belirli bir tema etrafında bir dizi görsel oluşturmak istiyor.
Tasarımcı, Stable Diffusion Web UI’yi kullanarak, “Ormanın derinliklerinde, eski bir tapınak etrafında dolaşan gizemli yaratıklar” gibi bir metin komutu girer.
Stable Diffusion Web UI, bu komutu alır ve tasarımcının istediği temaya uygun, ormanda dolaşan gizemli yaratıkların ve eski bir tapınağın detaylı görsellerini otomatik olarak oluşturur.