Vefat eden kedimi yapay zeka ile sonsuza dek anmak: Kedimin fotoğraflarını yapay zekaya eğiterek bir "görüntü üretim modeli" oluşturmak

Sevdiğiniz bir varlığı uğurlamak, herkes için büyük bir kayıp duygusu ve yüreği sızlatan bir acı bırakır.

Özellikle de o varlık bir daha asla görülemeyecek sonsuz bir yolculuğa çıktıysa, bu duygu daha da ağır olur.

Bu, sadece birkaç gün önce yaşandı.

10 yılı aşkın süredir ailemizin bir üyesi olan kedimiz 'Eric' (takma adıyla 'Eric Go'), aklımızdan bile geçirmediğimiz, bırakın duygusal olarak hazırlanmayı, hayal dahi edemeyeceğimiz bir vedayla aramızdan ayrıldı.

Yasa boğulan ailem ve kendim için 'Eric'i anmak ve onun hep yanımızda olduğu hissini daha gerçekçi biçimde yaşatmak istedim. 'Eric'in ailemizle sonsuza kadar birlikte olmasının bir yolunu bulmak için yapay zekadan yararlanmaya karar verdim.

Önce ilk adım olarak, 'Eric'in çekilmiş fotoğraflarını kullanmaya karar verdim.

Bu ilk aşamadaki hedefim, ailede herkesin Eric'i özlediğinde onu 'fotoğraf ve video' olarak yeniden görebilmesini sağlamaktı.

Yani önce, Eric'in hayattayken çekilmiş fotoğraflarını yapay zekaya eğitiyorum.

Daha sonra Eric'i görmek istediğimizde yapay zekaya metin ya da sesle bir girdi veriyoruz. Örneğin: "Hawaii sahilinde güneş gözlüğü ve çiçek süsü takmış bir kedinin (Eric'in hayattaki görünümüyle aynı şekilde) mutlu bir ifadeyle 'Baba seni seviyorum' yazısını gösterdiği bir sahneyi göster."

Ardından kısa bir süre sonra yapay zeka, Eric'in hayattaki görünümünü birebir koruyarak benim istediğim içeriğe göre bir görsel veya video üretip bana gösteriyor.

Bunu yapmak için birkaç prosedür, hazırlık (geliştirme) ve strateji oluşturdum.

Yeri gelmişken, yazar olarak benim yapay zeka odaklı uzman geliştirme becerilerim ve çok sayıda NVIDIA H100 GPU'm olduğu için bu, yeterince mümkün bir meydan okuma ve deneydi.

1. Öncelikle 'Eric'in çekilmiş yaklaşık 45 fotoğrafını seçtim.

2. Eğitim kalitesini artırmak için otomatik bir ön işleme süreci geliştirdim ve bunu uyguladım.

Bunun amacı, "nesne"yi daha net ve belirgin hale getirmek ve yapay zekaya gözetimli öğrenme verimliliğini artırmaktı.

Bunlardan biri, 'orijinal fotoğraf'tan (arka plan içeriyor) yalnızca 'nesne'yi (kedi) otomatik olarak ayırıp ölçek büyütme gibi ön işleme uygulamaktı.

3. Ön işleme tamamlanan 45 fotoğrafla LoRA yöntemiyle eğitime başladım.

Eğitim varsayılan ayarlar temel alınarak yapıldı ve A100 GPU bazında yaklaşık 2 saat sürdü.

4. Eğitim ilerledi ve tamamlandıktan sonra, 'Hugging Face' üzerinde Eric için özel bir 'model' kaydedildi.

5. Artık eğitilmiş modeli, mümkün olan en yüksek kalitede görüntü üretmek için FLUX modeliyle bağlamaya hazırdım.

Temel FLUX modeline Korece prompt girişi yapılabilecek şekilde kod yazdım ve artık eğitimin sonucunu görebiliyordum.

Sonuç, hayattaki görünümüne şaşırtıcı derecede benziyordu.

Bu sonucu görünce ailemizin tamamı hayran kaldı; hem çok şaşırdılar hem de çok mutlu oldular, ben de bundan büyük bir memnuniyet duydum.

Ayrıca bu süreci kayıt altına alıp paylaşarak birilerine faydalı olmasını umuyorum.

Eğer siz de kendi kediniz ya da köpeğiniz için böyle bir şey yapmak isterseniz, dilediğiniz zaman mesaj atın; yardımcı olmak isterim.

[arxivgpt]

Daha fazla ayrıntı ve görseli Brunch'a yükledim.
Referans: https://brunch.co.kr/@seawolf/16