Stable Diffusion Yerel Kurulum 2026: Sıfırdan Profesyonel Türkçe Derin Rehber

## 1. Giriş: Neden Yerel Kurulum? Stable Diffusion'ın **yerel kurulumu** (lokal, self-host) AI görsel üretiminde **dönüştürücü bir özelliktir**. Midjourney/DALL-E/FLUX [pro] gibi bulut servislere karşı 5 stratejik avantaj sağlar: ## 2. Donanım Seçimi — Detaylı Karar Rehberi ### 2.1 NVIDIA GPU Hiyerarşisi ### 2.2 Donanım Karar Akışı ### 2.3 AMD ve Intel GPU Durumu Stable Diffusion ekosisteminin %90'ı CUDA (NVIDIA) için optimize edildi. AMD ROCm desteği var ama Windows'ta sorunlu, Linux'ta orta. Intel Arc XPU desteği yeni başladı. Eğer ciddi SD kullanımı planlıyorsan: NVIDIA tercih edin. AMD/Intel ile ComfyUI çalışır ama ekstra kurulum, daha az LoRA/ControlNet uyumu. **AMD opsiyonu:** - Linux + ROCm 6.0+ + RX 7900 XTX 24GB ≈ RTX 4080 performans - Windows: DirectML (yavaş) veya WSL2 + ROCm **Intel opsiyonu:** - Arc A770 16GB — Intel IPEX-LLM + diffusers - 2025-2026'da olgunlaşıyor ama hala niche ### 2.4 Apple M-Series Mac M1/M2/M3/M4 Pro/Max/Ultra: - Native MLX framework veya Diffusers (PyTorch MPS backend) - Performans: M3 Max 64GB ≈ RTX 3070 hızında - Avantaj: Sessiz, düşük güç, taşınabilir - Dezavantaj: ControlNet/LoRA bazıları MPS'te uyumsuz **Mac için önerilen:** M3 Max 36GB+ veya M3 Ultra 48GB+. Apple Silicon SD için Draw Things uygulaması veya ComfyUI MLX nightly. ### 2.5 Bütçe Olmadan Başlangıç — Cloud Alternatifleri Bu rehber yerel kurulum için olsa da, donanım yokken başlangıç için: - **Google Colab Free** (sınırlı GPU, T4 16GB, oturum başı 4 saat) - **Kaggle Notebooks** (T4×2, haftalık 30 saat) - **Runpod / Vast.ai / TensorDock** ($0.20-0.50/saat RTX 4090) - **CivitAI Generator** (web tabanlı, ücretsiz tier) Bu cloud GPU yaklaşımları **6-12 ay denenip donanım yatırımı kararı verilebilir.** ## 3. Üç Ana UI Detaylı Karşılaştırması ### 3.1 Automatic1111 (Stable Diffusion WebUI) **Güçlü yönler:** - En geniş topluluk, en çok tutorial - Eklenti ekosistemi mükemmel (ControlNet, ADetailer, Regional Prompter, vb.) - Slider tabanlı UI yeni başlayanlar için kolay - SD 1.5/SDXL/Pony için olgun **Zayıf yönler:** - FLUX desteği geriden geliyor - ComfyUI'den daha yavaş (5-20%) - SD 3.5 destek geriden - Workflow ihracı sınırlı **Kim için uygun:** - Yeni başlayan SD kullanıcısı - SD 1.5 / SDXL ile çalışacak - Tutorial bolca isteyen ### 3.2 ComfyUI **Güçlü yönler:** - En hızlı UI (memory + speed optimize) - FLUX, SD 3.5, Video Diffusion ilk burada - Node-based workflow = repeatable + paylaşılabilir - Memory efficient (low VRAM çalışır) - Custom node ekosistemi geniş **Zayıf yönler:** - Öğrenme eğrisi yüksek (node-based mantık) - Yeni başlayan için göz korkutucu - A1111'in bazı eklentilerinin eşdeğeri yok **Kim için uygun:** - Profesyonel kullanıcı - FLUX/SD 3.5 öncelik - Workflow paylaşımı yapan ekip ### 3.3 Forge UI (Stable Diffusion Webui Forge) A1111'in **lllyasviel** tarafından optimize edilmiş fork'u: - A1111'in aynı UX'i + ComfyUI hızı - VRAM management iyileştirilmiş - FLUX desteği A1111'den daha hızlı geldi ### 3.4 Fooocus **lllyasviel** tarafından yapılan, minimal config gerektirmesini hedefleyen UI: - Sadece prompt yaz → görsel üret - Otomatik en iyi sampler/CFG/steps seçimi - Tek tık install - SD/SDXL focus, FLUX yok (Şubat 2026) **Kim için uygun:** Geliştirici olmayan + hızlı görsel isteyen kullanıcılar. ### 3.5 SD.Next (vladmandic) Gelişmiş A1111 fork — Diffusers backend, daha fazla model desteği (SD/SDXL/SD3/Cascade/FLUX/Lumina/PixArt). Power user için. ### 3.6 InvokeAI Profesyonel/kurumsal tier SD UI — kendi server architecture, Apache 2.0, kurumsal kullanım için optimize. ### 3.7 UI Karar Matrisi ## 4. Adım Adım Kurulum — Automatic1111 Windows ### 4.1 Önkoşullar ### 4.2 A1111 İndirme ve Kurulum ### 4.3 Optimization Flag'ler (webui-user.bat) webui-user.bat dosyasını NotePad ile aç, COMMANDLINE_ARGS satırına ekle: Tipik power user flag: COMMANDLINE_ARGS=--xformers --opt-sdp-attention --api ### 4.4 macOS Apple Silicon ### 4.5 Linux Ubuntu ## 5. ComfyUI Kurulum — Profesyonel Yol ### 5.1 Windows Portable ### 5.2 ComfyUI Node-Based Workflow Mantığı ComfyUI'da her görsel üretim adımı bir **node** olarak temsil edilir: 1. **Load Checkpoint** node: Model dosyasını yükle 2. **CLIP Text Encode** node: Prompt'u embedding'e çevir (positive + negative) 3. **Empty Latent Image** node: Boş canvas hazırla (512×512 veya 1024×1024) 4. **KSampler** node: Diffusion sampling (steps, CFG, sampler, seed) 5. **VAE Decode** node: Latent'ı pixel'e çevir 6. **Save Image** node: Kaydet Tüm bu node'lar oklar ile birleştirilir. Bir kez kurduğun workflow JSON olarak kaydedilip paylaşılabilir. ## 6. Model Ekosistemi — Hangi Checkpoint? ### 6.1 Ana Model Aileleri ### 6.2 Popüler Fine-Tune'lar (Topluluk) İndirme: civitai.com (Türkçe arayüz yok ama dosya indirme basit). ### 6.3 VAE — Variational Autoencoder VAE renk kalitesi ve görsel kontrastta kritik: - **SD 1.5:** VAE genelde checkpoint'a entegre. "ft-mse-840000-ema-pruned" external VAE renkleri iyileştirir - **SDXL:** sdxl_vae.safetensors (Stability resmi) zorunlu - **FLUX:** ae.safetensors (BFL official) zorunlu VAE konumu: models/VAE/ klasörü. A1111 Settings'te varsayılan VAE seçimi. ## 7. Anahtar Parametreler Detaylı ### 7.1 Sampler — Hangisini Seçmeli? **Pratik tavsiye:** - SD 1.5 / SDXL: **DPM++ 2M Karras 25 step** - SD 3.5 / FLUX: **UniPC 28 step** veya **Euler 28 step** - LCM LoRA ile: **LCM 4-8 step** (hızlı) ### 7.2 CFG Scale (Classifier-Free Guidance) CFG = prompt'a ne kadar sıkı bağlı kalsın: **Pratik:** - SDXL: CFG 5-7 - SD 1.5: CFG 7-9 - FLUX: CFG 3.5 (Schnell: 0 — yok) - SD 3.5: CFG 3.5-7 ### 7.3 Steps (Sampling Step Sayısı) Step ne kadar yüksek = daha rafine ama yavaş + diminishing returns: - 10 step: Yarı-bozuk, hızlı denemeler - 20 step: Kabul edilebilir - 25-30 step: Sweet spot - 50 step: Üst sınır - 100+ step: Boşa GPU (kalite artmaz) ### 7.4 Resolution — Çözünürlük Tuzakları (1) SD 1.5 native 512×512 — 1024×1024 üretirsen bozuk + çift kafa. Hires Fix kullan. (2) SDXL native 1024×1024 — 768×768 üretirsen kalite düşer. (3) Aspect ratio (en/boy oranı) önemli — SDXL için 1024×1024 (1:1), 1152×896 (4:3), 1216×832 (3:2), 1344×768 (16:9). Resmi bucket sizes kullan. ### 7.5 Seed — Tekrarlanabilirlik Seed = aynı seed + aynı parametre + aynı prompt → aynı görsel. Kullanım: - **Test:** Seed sabit, prompt değişikliği etkisini izlemek - **Iteration:** Beğenilen görselin seed'ini al, prompt rafine et - **Production:** Seed -1 (random) — her seferinde farklı varyant ## 8. LoRA, ControlNet, IP-Adapter — İleri Özellikler ### 8.1 LoRA (Low-Rank Adaptation) **LoRA kurulumu:** - LoRA dosyalarını models/Lora/ klasörüne koy - A1111: prompt'a <lora:loraadi:0.8> ekle (0.8 = strength) - ComfyUI: "Load LoRA" node ekle **Popüler LoRA kategorileri:** - Karakter LoRA (belirli karakter tutarlılığı) - Stil LoRA (Studio Ghibli, Pixar, Van Gogh) - Konsept LoRA (örn cyberpunk, fantasy) - Detail LoRA (more detail, better lighting) ### 8.2 ControlNet **ControlNet modelleri:** - **Canny:** Edge detection — yapısal kopya - **Depth:** Derinlik haritası — 3D kompozisyon - **OpenPose:** İnsan iskeleti — pose kontrolü - **Lineart:** Çizgi sanatından renkli - **Scribble:** Karalama'dan görsel - **Segmentation:** Semantic bölgeler - **MLSD:** Düz çizgi (mimari) - **Normal:** Yüzey normalleri - **Tile:** Upscale + detay **Kurulum (A1111):** 1. Extensions sekmesi → URL: github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet 2. ControlNet model dosyalarını extensions/sd-webui-controlnet/models/ koy (Hugging Face: lllyasviel/sd-controlnet-canny vb.) 3. txt2img sekmesinde ControlNet panel açılır ### 8.3 IP-Adapter Stil/karakter referans görseliyle yeni görsel üretimi: - Reference görsel yükle - IP-Adapter weight ayarla (0.5-1.0) - Prompt yaz → reference stil + yeni içerik CivitAI ve Hugging Face'te IP-Adapter modelleri. ## 9. Inpainting ve Outpainting ### 9.1 Inpainting — Bölgesel Düzenleme Mevcut görselde bir alanı seç, sadece o alanı yeniden üret: 1. img2img sekmesi → Inpaint tab 2. Görsel yükle 3. Brush ile düzeltmek istediğin alanı boya (maske) 4. Yeni prompt yaz: "a different hat" 5. Denoising strength 0.7-0.9 (yüksek = tam yeni) 6. Generate ### 9.2 Outpainting — Genişletme Görsel sınırlarını dışa doğru genişletme: - Scripts → Outpainting mk2 (A1111) - Direction: Up/Down/Left/Right - Pixels to expand: 256 / 512 - Generate → yeni alan eklenir ## 10. Hires Fix ve Upscale ### 10.1 Hires Fix (A1111) SD 1.5 ile 1024×1024 doğrudan üretmek bozuk sonuç verir. Hires Fix yolu: 1. İlk pass 512×512 üret 2. 2x upscale (Latent / R-ESRGAN / SwinIR) 3. İkinci pass denoising 0.5-0.7 ile rafine ### 10.2 Upscale Models - **R-ESRGAN 4x+ Anime6B:** Anime için - **R-ESRGAN 4x+:** Genel photoreal - **4x-UltraSharp:** Üstün kalite - **SwinIR 4x:** Yumuşak upscale - **NMKD Siax:** Detay artırma ### 10.3 ESRGAN+ Standalone upscayl uygulaması veya chaiNNer node-based upscaling işi. ## 11. Fine-Tuning — Kendi Modelini Eğitmek ### 11.1 LoRA Eğitimi (Kohya_ss) ### 11.2 DreamBooth (Full Fine-Tune) LoRA yerine tüm modeli fine-tune — daha güçlü ama VRAM yoğun: - Minimum 24GB VRAM (RTX 3090/4090) - 4-8 saat training - Sonuç: ~6GB checkpoint dosyası ### 11.3 Textual Inversion (Embeddings) LoRA'dan önceki yaklaşım — küçük embedding (10-100KB) ile karakter/stil: - Daha hızlı eğitim (15-30 dk) - Daha sınırlı (sadece tek konsept) - A1111 Train sekmesinde ## 12. Performans Optimization — Hızlandırma Teknikleri ### 12.1 xFormers Memory-efficient attention. A1111 flag: --xformers. ComfyUI: pip install xformers. Etkisi: %20-30 hız + %30-50 VRAM tasarrufu. ### 12.2 PyTorch 2.0+ scaled dot-product attention --opt-sdp-attention flag. xFormers'tan biraz yavaş ama daha kararlı. ### 12.3 torch.compile PyTorch 2.0+ ile model compile. ComfyUI'da custom node mevcut. İlk çalıştırma yavaş (warmup), sonraki çağrılar 30-50% hızlı. ### 12.4 TensorRT NVIDIA TensorRT ile inference 2-3x hızlanır ama setup karmaşık. Production'da değerli. ### 12.5 LCM LoRA Latent Consistency Model LoRA = 4-8 step ile 25-step kalitesi. SDXL için resmi LCM LoRA mevcut. ### 12.6 Hyper-SD ByteDance'in 1-step inference LoRA'sı — saniyenin altında SDXL üretimi. ## 13. Troubleshooting — Yaygın Sorunlar ### 13.1 CUDA Out of Memory **Belirti:** "CUDA out of memory" **Çözüm sırası:** 1. Resolution düşür (1024 → 768) 2. Batch size 1 3. xFormers aktif (--xformers) 4. --medvram veya --lowvram 5. Browser'da diğer GPU-yoğun tab'ları kapat 6. NVIDIA driver güncel mi? 7. CUDA cache clear: F5 yenile ### 13.2 Black Image (Siyah Görsel) **Belirti:** Üretim biter, görsel tamamen siyah **Sebep:** NaN error (genelde FP16 sayısal taşma) **Çözüm:** - --no-half flag (FP32, yavaş ama doğru) - --upcast-sampling - VAE'yi farklı bir VAE ile değiştir - Driver güncelle ### 13.3 Çift Kafa / Bozuk İnsan **Belirti:** Bir görselde 2 kafa, 6 parmak, bozuk anatomi **Sebep:** Yanlış çözünürlük + zayıf model **Çözüm:** - SD 1.5'te 512×512 native kal (1024 üretirsen bozuk) - Hires Fix kullan - Daha iyi model (Realistic Vision, Juggernaut XL) - Negative prompt: "deformed, extra fingers, mutated" - ADetailer eklentisi (otomatik yüz/el düzeltme) ### 13.4 Renkler Soluk / Doymuş **Çözüm:** - VAE doğru mu? (SDXL için sdxl_vae) - CFG düşür (8 → 6) - VAE'yi external ile değiştir ### 13.5 Modeli Yüklemiyor **Belirti:** "Failed to load checkpoint" **Çözüm:** - Dosya bozuk mu? (hash kontrol) - models/Stable-diffusion/ klasöründe mi? - A1111 Settings → Reload UI ### 13.6 İnternet Bağlantısı Sorunları İlk kurulumda HuggingFace'den otomatik indirme. Türkiye'den hızlandırma: - VPN (Cloudflare WARP — ücretsiz, hızlı) - Mirror sites (HF mirror — Çin mirror'lar bazen Türkiye'de hızlı) ### 13.7 Eklenti Çakışması **Belirti:** Yeni eklenti sonrası A1111 başlamıyor **Çözüm:** - --disable-extra-extensions flag ile başlat - extensions/ klasörden sorunlu eklentiyi sil - A1111 update et ### 13.8 Türkçe Prompt İşe Yaramıyor SD modelleri (FLUX hariç) İngilizce eğitildi. Türkçe prompt sınırlı çalışır. Çözüm: ChatGPT/Claude ile İngilizce'ye çevir + detay ekle. ## 14. CivitAI Ekosistemi — Topluluk Modelleri ### 14.1 CivitAI Kullanımı - civitai.com hesap aç - Browse Models → filter (SDXL, photoreal, anime, vb.) - Sort: Most downloaded / Highest rated - Model detay sayfasından safetensors indir → A1111/ComfyUI models klasörüne ### 14.2 CivitAI Best Practices - Modelin LATEST versiyonunu kontrol et (eski versiyonu bazen daha iyi) - Model'in "Trigger Words" listesini oku — bazı modeller için zorunlu - Recommended Settings (sampler, CFG, steps) önerilerini uygula - Other Users' images karşılaştır ### 14.3 KVKK ve CivitAI CivitAI'de bazı modeller NSFW veya ünlü kişi LoRA. Bu modelleri kurumsal sunucuda kullanmak hukuki risk: - Kurumsal sunucuda: sadece SFW + non-celebrity modeller indir - Filtre: Family-friendly toggle - Self-host kurumsal sunucuda: dahili moderasyon politikası ## 15. KVKK ve Kurumsal Self-Host Stable Diffusion self-host Türk bankaları, sağlık şirketleri, savunma sanayi için ÜÇ ana avantaj sağlar: (1) KVKK %100 uyum — prompt'lar şirket sunucusunda kalır, dışarı çıkmaz. (2) Maliyet kontrol — Midjourney/DALL-E'nin %2-5'i. (3) Kurumsal moderasyon — şirket politikalarına uygun model seçimi. Donanım yatırımı (1×RTX 4090 + workstation ~₺75K) 6-12 ayda Midjourney aboneliğinden ucuz. ### 15.1 Kurumsal Self-Host Senaryosu 10 kişilik marketing ekibi: - 1× RTX 4090 workstation (~₺75K) - 1× Ubuntu Linux server - ComfyUI server mode (--listen flag) - Tüm ekip browser'dan internal IP'ye bağlanır - Aylık: ~₺500 elektrik - Karşılaştırma: 10× Midjourney Pro = $600/ay × 12 ay = $7200/yıl ≈ ₺240K/yıl - ROI: 3-5 ay ### 15.2 Air-Gapped Kurulum Banka/savunma için tam izole: - Network adaptör kapalı server - Modeller offline indirilip USB ile transfer - ComfyUI tamamen lokal - Workstation'da hot wallet erişimi yok ## 16. Performans Tuning ve Production ### 16.1 Server Setup (Multi-User) A1111/ComfyUI'yı server gibi çalıştırma: - --listen flag (0.0.0.0) - --api flag (REST API endpoint) - nginx reverse proxy ile SSL + auth - Aynı GPU'da queue management ### 16.2 Batch Üretim Otomasyon A1111 API ile Python script: batch_generate.py: requests library ile localhost:7860/sdapi/v1/txt2img endpoint'ine 100 prompt POST eder. ### 16.3 GPU Cluster Birden çok GPU ile paralel batch: - ComfyUI Multi-GPU custom nodes - vLLM benzeri serving (SD için Diffusers-based) ## 17. 25+ Pratik İpucu ## 18. Sık Sorulanlar **Soru: SD 1.5 mi SDXL mi başlamalıyım?** SD 1.5 olgun ekosistem ama 512×512 native (eski). SDXL 1024×1024 native, daha iyi prompt anlama, sektör standardı. RTX 3060 12GB+ ile SDXL native çalışır. SD 1.5'i sadece eski LoRA'lar ya da 6-8GB VRAM kısıtınız varsa düşünün. **Soru: A1111 mi ComfyUI mı?** Yeni başlayan: A1111 (kolay UI). Profesyonel + FLUX: ComfyUI. İdeal: ikisini de öğrenin, projeye göre seçin. **Soru: Türkçe destek var mı?** A1111/ComfyUI UI sadece İngilizce. Prompt için Türkçe sınırlı çalışır (T5-XXL kullanan FLUX hariç). ChatGPT ile İngilizce'ye çevirin. **Soru: Hangi sampler en iyi?** DPM++ 2M Karras — %90 senaryoda doğru cevap. Hız için Euler a, yüksek kalite için DPM++ 3M SDE. **Soru: VRAM yeterli mi?** - 6GB: SD 1.5 OK, SDXL zor - 8GB: SD 1.5 hızlı, SDXL --medvram - 12GB: SDXL native, FLUX Q4 - 16GB: SDXL + LoRA bol, FLUX Q8 - 24GB: Hepsi rahat, batch üretim **Soru: Mac'te ne kadar yavaş?** M1 Max ≈ RTX 2070 (yavaş). M3 Max ≈ RTX 3070 (orta). M3 Ultra ≈ RTX 4070 (iyi). Sessiz + taşınabilir ama hız RTX 4090'a kıyasla 3-5x yavaş. **Soru: SD ile ticari kullanım yasal mı?** SD 1.5/SDXL CreativeML OpenRAIL-M lisansı — ticari OK. SD 3.5 Stability AI Community License (gelir $1M altı serbest). FLUX Schnell Apache 2.0 — tam ticari. FLUX Dev non-commercial. **Soru: NSFW kullanabilir miyim?** Topluluk modelleri (CivitAI'de) NSFW destekli. Kurumsal sunucuda hukuki/etik risk — kişisel kullanım dışında dikkat. Türk Borçlar Kanunu + Reklam etik kurallarına uy. **Soru: ControlNet zorunlu mu?** Hayır ama profesyonel için önerilir. Yapısal kontrol (pose, perspektif, kompozisyon) için vazgeçilmez. **Soru: LoRA'ları nasıl eğitirim?** Kohya_ss GUI ile en kolay. 20-30 görsel + 30-60 dk RTX 4090 eğitim. AI Toolkit (Ostris) FLUX için. **Soru: Hangi eklenti ilk yüklemeli?** A1111 için: ControlNet, ADetailer, Civitai Helper, Regional Prompter, sd-webui-rembg. **Soru: SD'yi REST API ile kullanabilir miyim?** A1111: --api flag, localhost:7860/docs (Swagger). ComfyUI: WebSocket API + workflow JSON POST. **Soru: TensorRT ne kadar değer?** NVIDIA TensorRT 2-3x inference hızlandırma. Production'da değerli, geliştirme için karmaşık. **Soru: Cloud GPU mi yerel mi?** İlk denemeler için Colab/Replicate. Düzenli kullanım için yerel donanım. Yoğun (1000+ görsel/ay) için RTX 4090 yatırımı 6 ayda amortize. **Soru: SD'nin geleceği nedir?** SD 1.5 olgunluk, SDXL standart, SD 3.5 yeni nesil, FLUX rakip. Stability AI 2024'te zorlu dönem geçirdi ama 2025'te toparlandı. 2026-2027'de SD 4 (rumored) bekleniyor. ## 19. Sonuç — Önerilen Yol Haritası **3 ana çıkarım:** 1. **Stable Diffusion yerel kurulum, AI görsel üretiminde maliyet + KVKK + esneklik için altın standart.** Türk şirketleri için stratejik yatırım. 2. **Donanım yatırımı 6-12 ayda Midjourney/DALL-E maliyetinden tasarruf eder.** RTX 3060 12GB (giriş, ₺9K) → RTX 4090 24GB (lider, ₺60K). 3. **UI seçimi profile bağlı:** A1111 (yeni başlayan), ComfyUI (profesyonel), Fooocus (basit). **İlk 30 dakika önerilen adımlar:** 1. Donanımını kontrol et (NVIDIA GPU + VRAM) 2. Python 3.10.6 + Git kur 3. A1111 clone ve ilk model (SD 1.5) indir 4. webui-user.bat çalıştır 5. İlk prompt: "a cat sitting in a Turkish garden, photographic" 6. Sampler DPM++ 2M Karras, 25 step, CFG 7 7. İlk görseli üret, parametre dene **İlk hafta için:** - SDXL'e geç + Juggernaut XL veya DreamShaper XL indir - 50+ prompt + parametre denemesi - ControlNet kur + canny ile yapı kontrolü dene - 5+ LoRA indir + dene - CivitAI ekosistemini keşfet **İlk ay için:** - ComfyUI kur (workflow JSON paylaşılabilir) - ADetailer + Regional Prompter eklenti - LoRA fine-tune (kendi karakter/stil) - API entegrasyonu (Python script ile batch) - Photoshop pipeline (SD + retouch) **İlk 6 ay için (kurumsal):** - Server-mode SD (multi-user) - KVKK risk değerlendirme + DPA - LoRA library kurumsal (brand-specific) - Maliyet izleme + Midjourney karşılaştırma - Personel eğitimi (3-5 saatlik workshop)