prompt mühendisliği

entry17 galeri36
    1.
  1. Bu mühendisliğin Türkçe karşılığı yok.

    peki ne menem şeydir bu Prompt mühendisliği?
    ing: prompt engineering.

    Yapay zekayla ilgili bir mühendislik bu azizim. Yapay zekaya giren çıkanla ilgileniyor.

    Bunun için dilimizde sufle mühendisliği, girdi mühendisliği ve istem mühendisliği gibi terimler kullanılabilir, kullanılıyor da.
    0 ...
  2. 2.
  3. Türkçesi "Yönetmen"dir işte. Filmde/oyunda/ yönetmen "yat" der oyuncu yatar. "Kalk" der oyuncu kalkar. Yapay zekada da o. Ayrıca "Yönetmen" Bankacılıktan, tiyatroya bir çok alanda kullanılan bir kelime. Ayrıca "Mühendislik" iş değil. Daha "Sanatsal" ve "yaratıcı bir iş...

    (bkz: yapay zeka yönetmeni)
    0 ...
  4. 3.
  5. yapay zeka yönetmeni diye tanımlanan bir meslek yoktur.

    prompt mühendisliği vardır.

    g.tnüzden element uydurmayınız.
    0 ...
  6. 4.
  7. her hareket eden şeye mühendislik deniliyor bu ülkede.
    2 ...
  8. 5.
  9. kırmızı korse giymiş kızıl tenli fransız kızı, kırmızı bir odada, kırmızı perdenin önündeki kırmızı sandalyede oturuyor. ve sandalyenin önünde duran kırmızı sehpadaki minik aynadan kendine bakıyor. ve elindeki ruju dudağına götürüyor. kıvırcık sarı saçları var, mini etek giymiş ve topuklu ayakkabı giymiş.

    https://galeri.uludagsozluk.com/r/2366135/+
    1 ...
  10. 6.
  11. 7.
  12. text-to-image modellerinde istenilen çözünürlük ve maske, renk tonunda görüntüler oluşturabilmek için workflowlarla gerekli tasarımları saniyeler içerisinde yapabilen insanlara verilen sıfat.

    aynı zamanda bu türden yazılımlar da geliştirebiliyor olmaları gerek!
    https://galeri.uludagsozluk.com/r/2370371/+
    https://galeri.uludagsozluk.com/r/2370372/+
    https://galeri.uludagsozluk.com/r/2370380/+
    https://galeri.uludagsozluk.com/r/2370381/+
    1 ...
  13. 8.
  14. hiçbir adobe müdahalesi olmaksızın, tv görüntüsü kalitesi ve haber alt başlığıyla üretilmiş görsel.
    https://galeri.uludagsozluk.com/r/2372093/+
    1 ...
  15. 9.
  16. 10.
  17. 11.
  18. temel amacınız, yapmak istediğinizi her türlü detaylandırarak modele aktarabilmek. ne kadar açıklayıcı olursanız o denli sağlam sonuçlar elde edersiniz.

    tekte %100 verim almayı beklemeyin. eksikler hatalar olabilir. onları da yönlendirerek düzelttireceksiniz.

    biraz önce yazdım. örnek bir prompt :

    https://hizliresim.com/gr6cn4c
    0 ...
  19. 12.
  20. ne oldu böyle bir mühendislik vardı?
    yapay zeka ilk kendi getirdiği işleri ortadan kaldıracak galiba.
    0 ...
  21. 13.
  22. python, pytorch, rocm kullanarak,
    gerek terminal tabanında,
    gerekse gradio web gui ile sonuç almanıza,
    verimliliği arttırmak için çeşitli parametreler kullanmanıza imkan tanıyan bilgisayar mühendisliği alt kolu.

    https://galeri.uludagsozluk.com/r/2430481/+
    https://galeri.uludagsozluk.com/r/2430481/+

    import torch
    from diffusers import StableDiffusionPipeline
    import random
    import os
    import subprocess

    # Cihaz belirle
    cihaz = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
    print(f"Kullanılan cihaz: {cihaz}")

    model_dosyasi = "/home/kratertepesi/ComfyUI/stable-diffusion-webui-forge/models/Stable-diffusion/realisticVisionV60B1_v51HyperVAE.safetensors"

    # Modeli yükle
    uretim_hatti = StableDiffusionPipeline.from_single_file(
    model_dosyasi,
    torch_dtype=torch.float16,
    use_safetensors=True,
    variant="fp16",
    safety_checker=None
    )
    uretim_hatti.to(cihaz)
    uretim_hatti.enable_attention_slicing()
    uretim_hatti.enable_vae_slicing()

    def xdg_ac(open_path):
    try:
    subprocess.Popen(["xdg-open", open_path])
    except Exception as e:
    print(f"Resim açılamadı: {e}")

    def sayisal_girdi(prompt, min_deger, max_deger, varsayilan):
    while True:
    deger_str = input(f"{prompt} (Aralık: {min_deger}-{max_deger}, varsayılan {varsayilan}): ").strip()
    if deger_str == "":
    return varsayilan
    if deger_str.isdigit():
    deger = int(deger_str)
    if min_deger <= deger <= max_deger:
    return deger
    else:
    print(f"Lütfen {min_deger} ile {max_deger} arasında bir sayı girin.")
    else:
    print("Lütfen geçerli bir sayı girin.")

    def main():
    print("Stable Diffusion Komut Satırı Görsel Üretici (Çıkmak için Ctrl+C)")

    while True:
    istem = input("\nPrompt (istem metni): ").strip()
    if not istem:
    print("Prompt boş olamaz, lütfen tekrar deneyin.")
    continue

    negatif_istem = input("Negatif prompt (isteğe bağlı, boş bırakabilirsiniz): ").strip()
    if not negatif_istem:
    negatif_istem = "blurry, deformed, bad anatomy, bad hands, lowres, low quality, watermark, text, cropped, jpeg artifacts, grainy, ugly"

    adim_sayisi = sayisal_girdi(
    "Inference adım sayısı",
    min_deger=5,
    max_deger=100,
    varsayilan=20
    )

    cfg_degeri = sayisal_girdi(
    "Guidance scale (CFG)",
    min_deger=1,
    max_deger=15,
    varsayilan=6
    )

    print("Resim üretiliyor, lütfen bekleyin...")

    with torch.autocast(cihaz):
    sonuc = uretim_hatti(
    prompt=istem,
    negative_prompt=negatif_istem,
    guidance_scale=cfg_degeri,
    num_inference_steps=adim_sayisi,
    height=512,
    width=512
    ).images[0]

    rastgele_sayi = random.randint(10000, 9999999)
    dosya_adi = f"resim{rastgele_sayi}.png"
    cikti_dizin = "/home/kratertepesi/Masaüstü"
    dosya_yolu = os.path.join(cikti_dizin, dosya_adi)

    sonuc.save(dosya_yolu)
    print(f"Resim başarıyla üretildi ve kaydedildi: {dosya_yolu}")

    xdg_ac(dosya_yolu)

    if __name__ == "__main__":
    main()
    0 ...
  23. 14.
  24. şimdi positive prompt u,
    python üzerinden bilgisayarıma yüklü mistral large a ürettirip,
    bunu clip verisine yükleyerek,
    çıktı alıyorum:

    https://galeri.uludagsozluk.com/r/2430486/+
    https://galeri.uludagsozluk.com/r/2430487/+
    0 ...
  25. 15.
  26. bu da pc ye yüklü chatgpt türevi bi dil modelinden alınan çıktıyla,
    resim üretilmesini sağlıyor:

    import torch
    from diffusers import StableDiffusionPipeline
    from llama_cpp import Llama
    import random
    import os
    import subprocess

    # Cihaz belirle
    cihaz = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
    print(f"Kullanılan cihaz: {cihaz}")

    # Stable Diffusion model dosyası
    model_dosyasi = "/home/kratertepesi/ComfyUI/stable-diffusion-webui-forge/models/Stable-diffusion/realisticVisionV60B1_v51HyperVAE.safetensors"

    # SD pipeline yükle
    uretim_hatti = StableDiffusionPipeline.from_single_file(
    model_dosyasi,
    torch_dtype=torch.float16,
    use_safetensors=True,
    variant="fp16",
    safety_checker=None
    )
    uretim_hatti.to(cihaz)
    uretim_hatti.enable_attention_slicing()
    uretim_hatti.enable_vae_slicing()

    # LLaMA modelini yükle
    llm_model_path = "/media/FED20DB7D20D7565/LM STUDIO/lmstudio-community/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-GGUF/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-Q4_K_M.gguf"
    llm = Llama(model_path=llm_model_path)

    def xdg_ac(open_path):
    try:
    subprocess.Popen(["xdg-open", open_path])
    except Exception as e:
    print(f"Resim açılamadı: {e}")

    def sayisal_girdi(prompt, min_deger, max_deger, varsayilan):
    while True:
    deger_str = input(f"{prompt} (Aralık: {min_deger}-{max_deger}, varsayılan {varsayilan}): ").strip()
    if deger_str == "":
    return varsayilan
    if deger_str.isdigit():
    deger = int(deger_str)
    if min_deger <= deger <= max_deger:
    return deger
    else:
    print(f"Lütfen {min_deger} ile {max_deger} arasında bir sayı girin.")
    else:
    print("Lütfen geçerli bir sayı girin.")

    def llm_prompt_uret():
    prompt_metni = "Write a detailed description of a blonde woman in English."
    output = llm(prompt_metni, max_tokens=200)
    return output['choices'][0]['text'].strip()

    def main():
    print("Stable Diffusion + LLaMA Komut Satırı Görsel Üretici (Çıkmak için Ctrl+C)")

    while True:
    secim = input("\n1- Elle prompt gir\n2- LLM ile otomatik prompt üret\nSeçim (1/2): ").strip()

    if secim == "1":
    istem = input("\nPrompt (istem metni): ").strip()
    if not istem:
    print("Prompt boş olamaz, lütfen tekrar deneyin.")
    continue
    elif secim == "2":
    print("LLM modeliyle prompt üretiliyor...")
    istem = llm_prompt_uret()
    print(f"\nOtomatik Üretilen Prompt:\n{istem}\n")
    else:
    print("Geçersiz seçim, lütfen 1 ya da 2 girin.")
    continue

    negatif_istem = input("Negatif prompt (isteğe bağlı, boş bırakabilirsiniz): ").strip()
    if not negatif_istem:
    negatif_istem = "blurry, deformed, bad anatomy, bad hands, lowres, low quality, watermark, text, cropped, jpeg artifacts, grainy, ugly"

    adim_sayisi = sayisal_girdi(
    "Inference adım sayısı",
    min_deger=5,
    max_deger=100,
    varsayilan=20
    )

    cfg_degeri = sayisal_girdi(
    "Guidance scale (CFG)",
    min_deger=1,
    max_deger=15,
    varsayilan=6
    )

    print("Resim üretiliyor, lütfen bekleyin...")

    with torch.autocast(cihaz):
    sonuc = uretim_hatti(
    prompt=istem,
    negative_prompt=negatif_istem,
    guidance_scale=cfg_degeri,
    num_inference_steps=adim_sayisi,
    height=512,
    width=512
    ).images[0]

    rastgele_sayi = random.randint(10000, 9999999)
    dosya_adi = f"resim{rastgele_sayi}.png"
    cikti_dizin = "/home/kratertepesi/Masaüstü"
    dosya_yolu = os.path.join(cikti_dizin, dosya_adi)

    sonuc.save(dosya_yolu)
    print(f"Resim başarıyla üretildi ve kaydedildi: {dosya_yolu}")

    xdg_ac(dosya_yolu)

    if __name__ == "__main__":
    main()
    0 ...
  27. 16.
  28. masaüstü ne yüklenen her yeni resmin aynı isimle kaydedilmesini engellemek için cikti12345 formatlı bi algoritma kullandım.

    "cikti " karakterinden sonra gelen 5 rakam, rastgele biçimde seçiliyor.

    ve fotoğraflarımızın diğerleriyle karışmasını engelliyor.
    0 ...
  29. 17.
  30. python 20 ayrı çıktı için, tanımlı 10 ayrı pozitif ve negatif prompt u referans alarak random çıktı üretiyor:
    https://galeri.uludagsozluk.com/r/2430499/+

    https://galeri.uludagsozluk.com/r/2430496/+
    https://galeri.uludagsozluk.com/r/2430497/+
    https://galeri.uludagsozluk.com/r/2430498/+

    import torch
    from diffusers import StableDiffusionPipeline
    import random
    import os
    import subprocess

    # Cihaz belirle
    cihaz = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
    print(f"Kullanılan cihaz: {cihaz}")

    # Stable Diffusion model dosyası
    model_dosyasi = "/home/kratertepesi/ComfyUI/stable-diffusion-webui-forge/models/Stable-diffusion/realisticVisionV60B1_v51HyperVAE.safetensors"

    # SD pipeline yükle
    uretim_hatti = StableDiffusionPipeline.from_single_file(
    model_dosyasi,
    torch_dtype=torch.float16,
    use_safetensors=True,
    variant="fp16",
    safety_checker=None
    )
    uretim_hatti.to(cihaz)
    uretim_hatti.enable_attention_slicing()

    def xdg_ac(open_path):
    try:
    subprocess.Popen(["xdg-open", open_path])
    except Exception as e:
    print(f"Resim açılamadı: {e}")

    def main():
    print("Stable Diffusion — Rastgele 20 Görsel Üretimi")

    pozitif_prompts = [
    "beautiful blonde girl, blue eyes, photorealistic, 85mm lens, cinematic lighting",
    "fantasy blonde warrior princess, detailed armor, sharp blue eyes, ultra detailed",
    "young blonde girl in cyberpunk city at night, neon reflections, futuristic",
    "blonde girl with floral crown, soft lighting, ethereal, nature background",
    "blonde girl wearing a vintage dress, 1950s style, photorealistic",
    "surreal blonde girl portrait, double exposure style, artistic lighting",
    "blonde girl in medieval village, warm sunset, ultra detailed",
    "blonde model in elegant red dress, studio shot, fashion photography",
    "anime style blonde girl with cat ears, pastel colors, kawaii",
    "post-apocalyptic survivor blonde girl, dirt smudged face, cinematic"
    ]

    negatif_prompts = [
    "blurry, deformed, bad anatomy, bad hands, lowres, watermark",
    "extra limbs, extra fingers, bad proportions, low quality, text",
    "jpeg artifacts, ugly, grainy, noisy image, cropped face",
    "disfigured, long neck, mutated body, fused fingers",
    "multiple heads, distorted face, poorly drawn eyes",
    "cartoonish, childish style, overexposed, underexposed, sketch lines",
    "wrong shadows, missing fingers, badly drawn hair, bad lighting",
    "low detail, flat colors, pixelated, low contrast",
    "too dark, over-saturated, color bleeding, double face",
    "bad facial symmetry, unnatural pose, distorted perspective"
    ]

    adim_sayisi = 50
    cfg_degeri = 7

    print("\n20 resim üretiliyor, lütfen bekleyin...")

    cikti_dizin = "/home/kratertepesi/Masaüstü"

    for i in range(20):
    istem = random.choice(pozitif_prompts)
    negatif_istem = random.choice(negatif_prompts)

    print(f"{i+1}. Üretim — Prompt: {istem} | Negatif: {negatif_istem}")

    with torch.autocast(cihaz):
    sonuc = uretim_hatti(
    prompt=istem,
    negative_prompt=negatif_istem,
    guidance_scale=cfg_degeri,
    num_inference_steps=adim_sayisi,
    height=512,
    width=512
    ).images[0]

    rastgele_sayi = random.randint(10000, 9999999)
    dosya_adi = f"resim{rastgele_sayi}.png"
    dosya_yolu = os.path.join(cikti_dizin, dosya_adi)

    sonuc.save(dosya_yolu)
    print(f"→ {dosya_yolu} kaydedildi.")

    xdg_ac(dosya_yolu)

    if __name__ == "__main__":
    main()
    0 ...
© 2025 uludağ sözlük