Son zamanlarda video üretim teknolojileri öyle hızla gelişiyor ki, takip etmek gerçekten zor. Ama geçenlerde karşıma çıkan bir haber beni heyecanlandırdı: Sand AI, açık kaynaklı bir video üretim modeli olan MAGI-1’i tanıttı. Bunu okuduğumda ilk düşündüğüm şey, “Acaba gerçekten beklediğimiz seviye bu mu?” oldu. Bir süredir video üretiminde açık kaynak cephesinde dişe dokunur gelişmeler biraz azalmıştı. MAGI-1’in gelişi tam bu boşluğu doldurmaya aday gibi görünüyor. Eğer sen de yapay zeka destekli video üretimine uzaktan bile ilgi duyuyorsan, bu modelin detaylarına birlikte göz atalım. Ayrıca ilgini çekerse sitemizin ana sayfasında benzer içeriklere de göz atabilirsin.
MAGI-1 nedir?
Sand AI tarafından geliştirilen MAGI-1, 21 Nisan 2025’te duyurulan ve tamamen açık kaynak şeklinde kullanıma sunulan bir video üretim modelidir. Kütüphane olarak hem Hugging Face hem GitHub üzerinden dizinlere erişebiliyorsun. Üstelik sadece kodlar paylaşılmakla kalmamış; hem 24 milyar hem de 4.5 milyar parametreli önceden eğitilmiş modeller, distil ve quantize edilmiş versiyonlarla birlikte gelir. Bu kadarla da kalmıyor, çünkü model RTX 4090 ya da H100 gibi güçlü GPU’larla optimize çalışması için detaylı belgeler sunuyor. Yani geliştiriciysen de içerik üreticisiysen de başlaman oldukça kolay.
Video üretiminde yepyeni bir soluk
MAGI-1’in aslında en çarpıcı özelliği otokoregresif yapısıyla videoyu “chunk” şeklinde üretmesi. Yani geleneksel olarak baştan sona tek bir akış almak yerine, 24 karelik sabit uzunlukta parçalar üzerinden ilerliyor. Bu, zaman içinde görüntülerin tutarlılığını artırdığı gibi daha uzun ve akıcı videolar üretmeyi de mümkün kılıyor. Örneğin bir sahnede bir elmanın düşüşünü göstermek istiyorsun diyelim; video uzadıkça tutarsızlıklar ya da görsel bozulmalar olmaz, çünkü sistem her parçayı geçmiş sahneye uyumlu şekilde yeniden referans alarak devam ettiriyor. Bu özellik, sinematik kaliteye sahip yapay videolar üretmenin kapısını aralıyor diyebilirim.
MAGI-1 üretim modları
Beni en çok etkileyen başka bir şey de modelin birden fazla üretim modunu desteklemesi. Yani sadece metinden video üretme (T2V) değil, görselden video üretme (I2V) ve hatta var olan bir videoyu dönüştürme (V2V) gibi modları da barındırıyor. Bu da demek oluyor ki elindeki bir illüstrasyonu kısa bir animasyon haline getirmek ya da basit bir kareyi dinamik sahneye çevirmek mümkün. Özellikle animasyon işleriyle uğraşanlar için bu ciddi bir nimet. Tek bir araçla çeşitli iş akışlarını yönetmek mümkün hale gelmiş.
Zaman çizelgesi kontrolü
Diğer bir dikkat çekici nokta da zaman çizelgesi üzerinde sunduğu detaylı kontrol. MAGI-1, saniye düzeyinde düzenlemeler yapmana izin veriyor. Yani bir sahnede tam olarak 2. saniyenin sonunda bir araba geçmesi gerekiyorsa, bunu gerçekleştirmek çok daha kolay. Bu düzeyde bir kontrol, genelde oyun motorları ya da profesyonel düzeyde animasyon yazılımlarıyla mümkün olurdu. Artık bunları AI destekli, üstelik açık kaynaklı bir araçla yapmak oldukça büyük bir adım.
Sahne uzatma ve geçişler
“Infinite scene extension” diye geçiyor ama asıl anlatmak istediği şey şu: Sahne geçişlerinde herhangi bir kırılma ya da tutarsızlık olmadan devamlılık sağlıyor. Daha önce bazı T2V modellerinde karşılaştığım en büyük sorun buydu. Örneğin, bir karakter koşuya başladığında beş saniye içinde pozisyonu, kıyafeti ya da ışık ortamı saçma biçimde değişebiliyordu. MAGI-1 ise bu bütünlüğü çok daha iyi koruyor. Üstelik chunk-baslı prompting sistemi sayesinde, her parça için yeni talimatlar verebiliyorsun. Böylece uzun soluklu anlatımlarda veya farklı kurgu denemelerinde yaratıcılığın önünü açıyorsun.
Devamında modellerin mimari yapısı, kullanılan Transformer sistemleri, distilasyon algoritmalarının detayları ve benchmark performansları üzerine konuşacağım. Ama önce bu ilk bölümdeki genel izlenimim şu: MAGI-1, gerçekten sektörde bir “standard” yaratma potansiyeline sahip. Özellikle bağımsız yapay zeka geliştiricileri ve kreatif içerik üreticileri için güçlü bir araç, hem esnek hem de erişilebilir. Ancak yeterli kullanıcı arayüz desteği ya da entegre çalışma döngüsü konusunda hâlâ bazı açıklar olabilir gibi görünüyor ama bunu ikinci bölümde daha teknik tarafları konuşurken açacağım.
Teknik mimariye yakından bakış
İlk bölümde sana MAGI-1’in nasıl çalıştığını, sahne üretimini “chunk” mantığıyla nasıl yönettiğini ve metin, görsel ya da video tabanlı üretimlerde ne kadar esnek olduğunu anlatmıştım. Ama bu işin bir de altyapı kısmı var. Gerçekten nasıl oluyor da bu kadar doğal geçişler sağlanıyor ya da yüksek doğrulukta uzun videolar üretilebiliyor? İşte ikinci bölümde tam olarak bu soruların peşine düştüm.
MAGI-1’in arkasında yatan en büyük yeniliklerden biri, Transformer tabanlı VAE (Variational Autoencoder) çözümlemesi. Basitçe anlatayım: bu sistem, hem mekansal hem de zamansal veriyi çok verimli şekilde sıkıştırıp yeniden yaratabiliyor. 8x mekansal ve 4x zamansal sıkıştırmayla çalışıyor, yani elimizdeki veri önce küçültülüyor ama bu küçültme işlemi sırasında kalite kaybı yaşamadan çözünürlüğü geri kazanabiliyor. Bunu başarmak kolay değil, çünkü genelde sıkıştırma sonrası görüntülerde bulanıklık ya da renk sapmaları olur. Ama MAGI-1 bunu minimum hata ile çözüyor.
Diffusion transformer ne iş yapıyor?
Asıl fark yaratan öğelerden biri de içinde yer alan Diffusion Transformer. Bu yapı geleneksel denoising approach’larının biraz daha ötesine geçiyor. Özellikle Block-Causal Attention ve Parallel Attention Block gibi alt yapılarla çalışıyor. Teknik detaylara çok fazla girmeyeceğim ama sistemin aynı anda hem geçmiş karelere hem de mevcut kareye dikkat vererek, tutarlı bir anlatımı sürdürmesi sağlanıyor.
Bu yaklaşımı düşündüğümde şu aklıma geliyor: örneğin bir karakter denizin kenarında yürüyorsa, hem önceki adımlarındaki kıyafet hem de yeni karelerdeki gölge açısı korunuyor. Bunu sağlamak için QK-Norm ve Sandwich Normalization gibi normalizasyon katmanları da uygulanıyor. Yani sistem sadece “güzel kare üretmekle” kalmıyor, aynı zamanda o karelerin birbiriyle bağlarını da hesaba katıyor.
Distilasyonun gerçek faydası
Bir de distilasyon algoritması var ki, yeni başlayanlardan profesyonel geliştiricilere kadar herkesin dikkatini çekebilecek bir konu. Özellikle yüksek çözünürlüklü video üretimlerinde modelin hafifletilmiş versiyonunu kullanmak istiyorsan, işin içine distilasyon giriyor. Sand AI’nin burada uyguladığı şey “short-cut distillation” dedikleri bir teknik. Bu teknik sayesinde model farklı adım boyutlarında da performans kaybetmeden çalışabiliyor. Yani RTX 4090 ya da H100 gibi güçlü donanıma sahip olmasan bile, daha az kaynakla da nispeten hızlı ve düzgün sonuç alman mümkün.
İşin güzel tarafı, bu sistem distil ve quantize versiyonlarıyla birlikte Hugging Face üzerinde erişime açık. Üstelik kullanım belgeleri gayet anlaşılır bir şekilde açıklanmış. Geliştirici arayüzleri ya da API bağlantıları konusunda biraz daha yol alınabilir ama şu anki hali bile gayet kullanılabilir düzeyde.
Uygulamada neler gördük?
MAGI-1’in bazı demo örneklerine baktım ve özellikle “kitap okuyan bir adam” ya da “karanlık sokakta yürüyen bir kadın” gibi komutlarla yapılan üretimler oldukça dikkat çekiciydi. Karakterlerin mimik hareketleri, gün batımının gölge etkisi ya da arka plandaki ışık yansımaları bile fark edilir seviyede gerçekçiydi. Şahsi düşüncem, sinematografi tutkunları için bu tür detaylar çok önemli. Hele ki bir projen için bütün bir sahneyi otomatik üretmek istiyorsan, MAGI-1 bu işi ciddi anlamda kolaylaştırıyor.
Bir kullanıcı olarak benim gibi merakla şunu da düşünüyor olabilirsin: Bu kadar kaliteyle çalışan bir model, gerçek zamanlı üretimi destekleyebilir mi? Aslında cevabın bir kısmı evet, çünkü model denoising işlemi sürerken diğer chunk’ları üretmeye başlayabiliyor. Bu paralel üretim avantajı sağlıyor. Tabi burada donanım çok kritik, çünkü gerçek zamanlıya yakın sonuçları görmek için en az RTX 4090 düzeyinde bir kart gerekiyor.
Geleceği nasıl şekillendirebilir?
Bence MAGI-1, sadece teknik özellikleriyle değil, sektöre getirdiği açık kaynak mantığıyla da büyük bir paradigma değişimini temsil ediyor. Daha önce Meta veya Google gibi dev firmaların geliştirdiği modeller, genellikle ya tamamen kapalıydı ya da sadece sınırlı erişimle test edilebiliyordu. Ama burada elimizde hem ana sayfamızda benzer açık kaynak içeriklerinde de görebileceğin bir projeyle, hem de gerçekten özgürce gelişime açık bir yapı var.
Eğer istersen, bu model hakkında daha fazlasını Wikipedia üzerinden de okuyabilirsin. Büyük veri kümeleriyle eğitilen otoregresif sistemlerin zaman içinde nasıl bir evrim geçirdiği üzerine çok geniş ve bilgi dolu içerikler var.
Sonuç olarak MAGI-1, video üretiminde daha önce alışık olmadığımız kadar kontrol, çeşitlilik ve kalite sunuyor. Elbette bazı eksikleri var, özellikle kullanıcı arayüzü ve hazır preset seçenekleri açısından eksiklikler hissediliyor. Ama bu eksiklikler, açık kaynak bir projenin doğası gereği topluluk tarafından zamanla kapatılabilir. Önemli olan, bu kadar erken aşamada bile yaratabileceğin olanakların sınırları neredeyse senin hayal gücünle sınırlı.
