Stable Diffusion Lab 🧪🎨

Bu proje, PyTorch ve Hugging Face diffusers kütüphanesini kullanarak yerel (local) bilgisayarınızda bulunan NVIDIA ekran kartı (RTX 4060 Ti) üzerinde yapay zekâ tabanlı görsel üretimi yapabilmeniz için hazırlanmış izole bir çalışma ortamıdır.

🚀 Proje Yapısı

• venv/: Projeye özel temiz, izole Python sanal ortamı.
• generate.py: CUDA GPU desteğini doğrulayan ve Stable Diffusion ile görsel üreten ana betik.
• requirements.txt: Gerekli tüm yapay zekâ kütüphanelerinin listesi ve CUDA bağlantıları.
• outputs/: Üretilen görsellerin kaydedileceği klasör (Git tarafından takip edilmez).

🛠️ Kurulum Adımları

Eğer bu projeyi başka bir bilgisayarda sıfırdan kurmak isterseniz veya mevcut ortamı kontrol etmek isterseniz aşağıdaki adımları takip edebilirsiniz:

1. Sanal Ortamı Aktif Edin: PowerShell üzerinde projenin ana dizinindeyken sanal ortamı aktif edin:

   .\venv\Scripts\Activate.ps1

2. Kütüphaneleri Yükleyin (Gerekirse): Eğer kütüphaneler yüklü değilse, sanal ortam aktifken aşağıdaki komutla tüm bağımlılıkları yükleyebilirsiniz:

   pip install -r requirements.txt

🎨 Görsel Üretimi ve Test Etme

Sanal ortam aktifken generate.py dosyasını çalıştırarak CUDA desteğini test edebilir ve ilk görselinizi üretebilirsiniz:

python generate.py

generate.py ne yapar?

1. PyTorch'un bilgisayarınızdaki RTX 4060 Ti GPU'yu ve CUDA çekirdeklerini görüp görmediğini kontrol eder.
2. Hugging Face üzerinden hafif ve hızlı bir model olan runwayml/stable-diffusion-v1-5 modelini (veya seçtiğiniz başka bir modeli) yerel belleğe indirir.
3. FP16 (yarım hassasiyet) modunda çalışarak GPU belleğini (VRAM) tasarruflu kullanır (RTX 4060 Ti 8GB için idealdir).
4. Belirttiğiniz prompt (istemi) işleyerek outputs/ klasörüne output.png adıyla bir görsel kaydeder.

🤖 Kullanabileceğiniz Popüler Modeller

generate.py dosyasındaki model_id değişkenini değiştirerek farklı modelleri deneyebilirsiniz:

• runwayml/stable-diffusion-v1-5 (Standart, hızlı ve uyumlu)
• stabilityai/stable-diffusion-2-1 (Daha yüksek çözünürlük)
• stabilityai/sdxl-turbo (Tek adımda çok hızlı üretim yapan SDXL modeli)

📦 GitHub ile Çalışma

Proje dizininde Git başlatılmıştır. Kendi GitHub hesabınızda boş bir depo (repository) oluşturup aşağıdaki komutlarla yerel deponuzu GitHub'a bağlayabilirsiniz:

git add .
git commit -m "İlk kurulum: PyTorch CUDA ve Stable Diffusion hazır"
git branch -M main
git remote add origin <GITHUB_REPO_URL>
git push -u origin main