GLM-Image: İlk Açık Kaynak Endüstriyel Sınıf Hibrit Görüntü Üretim Modeli
GLM-Image: İlk Açık Kaynak Endüstriyel Sınıf Hibrit Görüntü Üretim Modeli
Z.ai (eski adıyla Zhipu AI), Ocak 2026'da GLM-Image'i piyasaya sürdüğünde, sadece kalabalık görüntü üretim alanına bir model daha eklemiş olmadı—aynı zamanda alanda hakim olan mimari varsayımlara köklü bir meydan okuma getirdi. GLM-Image, 9 milyar parametreli autoregressive dil modeli ile 7 milyar parametreli diffusion decoder'ı birleştirerek 16 milyar parametreli hibrit bir sistem oluşturuyor ve olağanüstü bir başarıya imza atıyor: belirli yeteneklerde özel devlerle rekabet eden, tamamen açık kaynaklı, endüstriyel sınıf bir ayrık autoregressive görüntü üretim modeli olarak ilk örnek ve herkesin kullanımı ve değiştirmesi için ücretsiz.
Son bir haftadır GLM-Image'i kapsamlı şekilde test ettim; DALL-E 3, Stable Diffusion 3, FLUX.1 ve Google'ın Nano Banana Pro modelleriyle karşılaştırdım. Keşfettiğim şey, kendine özgü bir kişiliğe sahip bir model: metin işleme ve bilgi yoğun üretimde olağanüstü, genel görüntü kalitesinde rekabetçi ve özel çözümlerle dolu bir alanda benzersiz şekilde açık kaynak. İster yaratıcı uygulamalar geliştiren bir geliştirici olun, ister görüntü üretim mimarilerini araştıran bir araştırmacı ya da abonelik tabanlı hizmetlere alternatif arayan bir yaratıcı olun, GLM-Image dikkatinizi hak ediyor.
GLM-Image'i Farklı Kılan Nedir?
GLM-Image'in önemini anlamak için, Stable Diffusion'ın çığır açmasından bu yana görüntü üretiminde hakim olan sadece diffusion modellerinden mimari olarak nasıl ayrıldığını incelememiz gerekiyor.
Hibrit Mimari: İki Dünyanın En İyisi
GLM-Image, Z.ai tarafından "yoğun bilgi ve yüksek kaliteli görüntü üretimi için autoregressive" olarak tanımlanan hibrit autoregressive + diffusion decoder mimarisini benimsiyor. Bu sadece pazarlama jargonundan ibaret değil—mimari gerçekten görüntü sentezine farklı bir felsefi yaklaşımı yansıtıyor.
Autoregressive jeneratör, GLM-4-9B-0414'ten başlatılan 9 milyar parametreli bir model olup, görsel tokenları içerecek şekilde genişletilmiş bir kelime dağarcığına sahip. Bu bileşen doğrudan görüntü üretmiyor. Bunun yerine, önce yaklaşık 256 semantik token içeren kompakt bir kodlama oluşturuyor, ardından bu kodlama 1.000-4.000 token'a genişleyerek nihai görüntüyü temsil ediyor. Bu iki aşamalı süreç, modelin piksel düzeyindeki detaylara geçmeden önce görüntü kompozisyonunu planlamasına ve mantık yürütmesine olanak tanıyor.
Diffusion decoder ise, latent alan görüntü çözümlemesi için tek akışlı DiT (Diffusion Transformer) mimarisine dayanan ayrı bir 7 milyar parametreli bileşen. Bu decoder'ı özel kılan, görüntülerde metin işleme doğruluğunu artırmak için özel olarak tasarlanmış Glyph Encoder metin modülünün dahil edilmesi. Bu, diffusion modellerinin uzun süredir zayıf olduğu bir alanı, yani okunabilir ve doğru yazılmış metin üretimini ele alıyor.
Bu bileşenler arasındaki sinerji, GRPO algoritması kullanılarak ayrık pekiştirmeli öğrenmeyle güçlendiriliyor. Autoregressive modül, estetik ve semantik uyuma odaklanan düşük frekanslı geri bildirim sağlarken, decoder modülü detay doğruluğu ve metin hassasiyetine yönelik yüksek frekanslı geri bildirim veriyor. Sonuç, daha gerçekçi dokular ve hassas metin işleme.
Hibrit Mimari Neden Önemli?
Stable Diffusion, DALL-E 3 ve FLUX gibi geleneksel latent diffusion modelleri, rastgele gürültüden başlayarak yinelemeli gürültü giderme süreciyle görüntü üretir. Bu yöntem görsel olarak etkileyici sonuçlar üretmede başarılıdır ancak genellikle metin işleme, karmaşık düzenler ve doğruluğun estetik kadar önemli olduğu bilgi yoğun senaryolarda zorlanır.
GLM-Image'in hibrit yaklaşımı, diffusion decoder görsel işleme yapmadan önce dil modelinin metin, düzen ve semantik ilişkiler konusundaki doğal anlayışından faydalanır. Sonuç olarak, diffusion-only modellerin zorlandığı infografikler, teknik diyagramlar ve metin ağırlıklı kompozisyonları yüksek doğrulukla üretebilen bir model ortaya çıkar.
Performans Kıyaslamaları: GLM-Image Nasıl Karşılaştırılır?
Sayısal veriler hikayenin sadece bir kısmını anlatır ama GLM-Image'in rekabet gücünü anlamak için çok önemlidir. Z.ai, çeşitli değerlendirme çerçevelerinde kapsamlı kıyaslama verileri yayınladı.
Metin İşleme Performansı
GLM-Image burada gerçekten öne çıkıyor. Metin işleme, yapay zeka görüntü üretiminde tarihsel olarak en zorlayıcı alanlardan biri olmuştur; güçlü modeller bile sık sık kelimeleri yanlış yazmakta veya okunaksız metin üretmektedir. GLM-Image bu alanda çığır açan performans gösteriyor:
| Model | Açık Kaynak | CVTG-2K EN | CVTG-2K ZH | Kelime Doğruluğu | NED | CLIPScore | Ortalama |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GLM-Image | ✅ | 0.9116 | 0.9557 | 0.7877 | 0.966 | 0.952 | 0.979 |
| Seedream 4.5 | ❌ | 0.8990 | 0.9483 | 0.8069 | 0.988 | 0.989 | 0.987 |
| GPT Image 1 | ❌ | 0.8569 | 0.9478 | 0.7982 | 0.788 | 0.956 | 0.619 |
| Qwen-Image | ✅ | 0.8288 | 0.9116 | 0.8017 | 0.945 | 0.943 | 0.946 |
| FLUX.1 Dev | ✅ | N/A | N/A | N/A | N/A | N/A | N/A |
| DALL-E 3 | ❌ | N/A | N/A | N/A | N/A | N/A | N/A |
Ek LongText-Bench Sonuçları (en son değerlendirmelerden):
| Model | İngilizce | Çince |
|---|---|---|
| GLM-Image | 95.57% | 97.88% |
| GPT Image 1 [Yüksek] | 95.60% | 61.90% |
| Nano Banana 2.0 | 87.54% | 73.72% |
GLM-Image, İngilizce metin işleme için en yüksek CVTG-2K skorlarını (0.9116) elde ederken, Çincedeki 0.9557 skoru diffusion-only modeller arasında benzersiz. LongText-Bench'teki %97.88 doğruluk oranı neredeyse mükemmel ve başka hiçbir açık kaynak model buna yaklaşamıyor. NED (Normalize Edits Mesafesi) skoru 0.966 ile metin doğruluğunun neredeyse kusursuz olduğunu gösteriyor. Seedream 4.5 biraz daha yüksek Kelime Doğruluğu sağlasa da kapalı kaynak olduğu için GLM-Image açık kaynakta açık ara en iyisi.
Genel Metinden Görüntüye Performans
Genel metinden görüntüye kıyaslamalarda GLM-Image, önde gelen özel modellerle rekabetçi kalıyor:
| Model | Açık Kaynak | OneIG-Bench | TIIF-Bench | DPG-Bench EN | DPG-Bench ZH | Kısa Komutlar | Uzun Komutlar |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Seedream 4.5 | ❌ | 0.576 | 0.551 | 90.49 | 88.52 | 88.63 | N/A |
| Nano Banana 2.0 | ❌ | 0.578 | 0.567 | 91.00 | 88.26 | 87.16 | N/A |
| GPT Image 1 | ❌ | 0.533 | 0.474 | 89.15 | 88.29 | 85.15 | N/A |
| DALL-E 3 | ❌ | N/A | N/A | 74.96 | 70.81 | 83.50 | N/A |
| GLM-Image | ✅ | 0.528 | 0.511 | 81.01 | 81.02 | 84.78 | N/A |
| Qwen-Image | ✅ | 0.539 | 0.548 | 86.14 | 86.83 | 88.32 | N/A |
| FLUX.1 Dev | ✅ | 0.434 | N/A | 71.09 | 71.78 | 83.52 | N/A |
| SD3 Medium | ✅ | N/A | N/A | 67.46 | 66.09 | 84.08 | N/A |
Genel görüntü kalitesinde GLM-Image, DPG-Bench'te İngilizce 81.01 ve Çince 81.02 puan alarak DALL-E 3 (74.96, 70.81) gibi özel modellere rakip olurken, FLUX.1 Dev (71.09) ve SD3 Medium (67.46) gibi açık kaynak seçenekleri açık ara geride bırakıyor.
Takas: Metin İşleme vs. Estetik
Kıyaslama verileri net bir takas olduğunu gösteriyor: GLM-Image metin işleme ve bilgi yoğun üretimde üstün, ancak saf estetik kalitede en iyi modellerin biraz gerisinde kalıyor. Eğer önceliğiniz metinsiz, görsel olarak çarpıcı sanat üretmekse DALL-E 3, Midjourney veya Nano Banana 2.0 tercih edilebilir. Ancak doğru metin, karmaşık düzenler veya bilgi yoğun kompozisyonlar (infografikler, diyagramlar, sunumlar) gerekiyorsa GLM-Image açık kaynakta tartışmasız en iyi seçenek.
Donanım Gereksinimleri: GLM-Image'i Çalıştırmak İçin Ne Gerekir?
GLM-Image'in 16 milyar parametreli mimarisi, önemli hesaplama kaynakları gerektirir. Bu gereksinimleri anlamak, yerel kurulum için gerçekçi beklentiler oluşturmanıza yardımcı olur.
GPU Bellek Gereksinimleri
Model, hibrit mimarisi nedeniyle yüksek GPU belleği talep eder:
| Çözünürlük | Batch Boyutu | Tür | Maksimum VRAM | Notlar |
|---|---|---|---|---|
| 2048×2048 | 1 | T2I | ~45 GB | En iyi kalite, en yavaş |
| 1024×1024 | 1 | T2I | ~38 GB | Tavsiye edilen başlangıç |
| 1024×1024 | 4 | T2I | ~52 GB | Daha yüksek verim |
| 512×512 | 1 | T2I | ~34 GB | En hızlı, düşük kalite |
| 512×512 | 4 | T2I | ~38 GB | Dengeli seçenek |
| 1024×1024 | 1 | I2I | ~38 GB | Görüntü düzenleme |
Pratik yerel kurulum için ihtiyacınız olacaklar:
- Minimum: 40GB+ VRAM’li tek GPU (A100 40GB, A6000 veya çift RTX 4090)
- Tavsiye Edilen: 80GB+ VRAM’li tek GPU veya çoklu GPU kurulumu
- CPU Offload:
enable_model_cpu_offload=Trueile ~23GB VRAM’de daha yavaş çalışabilir
Çıkarım Süresi Beklentileri
Tek H100 testi baz alınarak:
| Çözünürlük | Batch Boyutu | Toplam Süre |
|---|---|---|
| 2048×2048 | 1 | ~252 saniye (4+ dakika) |
| 1024×1024 | 1 | ~64 saniye |
| 1024×1024 | 4 | ~108 saniye |
| 512×512 | 1 | ~27 saniye |
| 512×512 | 4 | ~39 saniye |
Bu süreler donanımınıza göre değişecektir. A100 sınıfı GPU’lar en hızlı, tüketici RTX 4090’lar daha yavaş ama işlevsel olacaktır.
Sadece CPU ile Çalıştırma
GLM-Image’i GPU olmadan çalıştırmak üretim için pratik değildir. Modelin CPU çıkarımı için optimize edilmiş GGUF kuantize versiyonları yoktur ve hesaplama gereksinimleri üretimi çok yavaş hale getirir. Uygun GPU donanımınız yoksa API servisleri veya HuggingFace Spaces demolarını kullanmayı düşünün.
Kurulum ve Ayarlar
GLM-Image’i çalıştırmak, yeni çıkışı ve transformers ile diffusers entegrasyonu nedeniyle kaynak koddan kurulum gerektirir.
Ön Koşullar
- Python 3.10 veya üzeri
- CUDA destekli GPU, 40GB+ VRAM (veya CPU offload ile 23GB)
- Model dosyaları için 50GB+ disk alanı
- Git (depo klonlamak için)
Adım 1: Bağımlılıkları Kurun
# Sanal ortam oluştur
python -m venv glm-image-env
source glm-image-env/bin/activate # Linux/macOS
# veya: glm-image-env\Scripts\activate # Windows
# pip güncelle
pip install --upgrade pip
# CUDA destekli PyTorch kurulumu (CUDA sürümünü ihtiyaca göre ayarlayın)
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
# transformers ve diffusers GitHub’dan kurulum
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.gitAdım 2: Modeli İndirin
Model Hugging Face ve ModelScope üzerinde mevcut:
from diffusers import GlmImagePipeline
import torch
# Pipeline modeli otomatik indirir
pipe = GlmImagePipeline.from_pretrained(
"zai-org/GLM-Image",
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="cuda"
)Daha hızlı sonraki yüklemeler için manuel indirme de yapabilirsiniz:
# Model dosyalarını klonla
git lfs install
git clone https://huggingface.co/zai-org/GLM-ImageYöntem 1: Diffusers Pipeline (Önerilen)
GLM-Image’i kullanmanın en basit yolu diffusers pipeline’ıdır.
Metinden Görüntü Üretimi
import torch
from diffusers.pipelines.glm_image import GlmImagePipeline
# Modeli yükle
pipe = GlmImagePipeline.from_pretrained(
"zai-org/GLM-Image",
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="cuda"
)
# Metin isteminden görüntü üret
prompt = """Modern bir yemek dergisi tarzında güzel tasarlanmış tatlı tarifi illüstrasyonu.
Genel düzen temiz ve parlak, başlık kalın siyah metinle 'Raspberry Mousse Cake Recipe Guide'.
Görüntü, taze ahududular ve nane yapraklarıyla süslenmiş açık pembe bir kekin yumuşak ışıklı yakın çekim fotoğrafını gösteriyor.
Alt bölümde hazırlık sürecini gösteren yüksek çözünürlüklü dört adım kutusu var."""
image = pipe(
prompt=prompt,
height=32 * 32, # 1024x1024
width=36 * 32, # 32’nin katı olmalı
num_inference_steps=50,
guidance_scale=1.5,
generator=torch.Generator(device="cuda").manual_seed(42),
).images[0]
image.save("output_t2i.png")Görüntüden Görüntüye Üretim
GLM-Image ayrıca görüntü düzenleme, stil transferi ve dönüşüm destekler:
import torch
from diffusers.pipelines.glm_image import GlmImagePipeline
from PIL import Image
# Modeli yükle
pipe = GlmImagePipeline.from_pretrained(
"zai-org/GLM-Image",
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="cuda"
)
# Referans görüntüyü yükle
image_path = "reference_image.jpg"
reference_image = Image.open(image_path).convert("RGB")
# Düzenleme istemini tanımla
prompt = "Bu portreyi yumuşak kenarlı ve pastel renkli bir suluboya tarzına dönüştür"
# Düzenlenmiş görüntüyü üret
result = pipe(
prompt=prompt,
image=[reference_image], # Birden fazla görüntü de verilebilir
height=33 * 32, # Girdiyle aynı olsa bile ayarlanmalı
width=32 * 32, # Girdiyle aynı olsa bile ayarlanmalı
num_inference_steps=50,
guidance_scale=1.5,
generator=torch.Generator(device="cuda").manual_seed(42),
).images[0]
result.save("output_i2i.png")Daha İyi Sonuçlar İçin İpuçları
Testlerime dayanarak, çıktı kalitesini artıran ipuçları:
- Metni tırnak içine alın: Görüntüde işlenmesini istediğiniz metin tırnak içinde olmalı
- İstem geliştirme için GLM-4.7 kullanın: Resmi öneri, üretim öncesi istemleri GLM-4.7 ile geliştirmek
- Sıcaklık ayarları: Varsayılan temperature=0.9, topp=0.75. Daha düşük sıcaklık stabiliteyi artırır
- Çözünürlük 32’nin katı olmalı: Model bunu zorunlu kılar
- VRAM sınırlıysa CPU offload kullanın:
enable_model_cpu_offload=TrueVRAM ihtiyacını ~23GB’a düşürür
Yöntem 2: Üretim İçin SGLang Sunumu
Daha yüksek verim gerektiren üretim dağıtımları için SGLang optimize edilmiş bir sunum çözümü sunar.
Kurulum
pip install "sglang[diffusion] @ git+https://github.com/sgl-project/sglang.git#subdirectory=python"
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.gitSunucuyu Başlatma
sglang serve --model-path zai-org/GLM-ImageAPI Çağrıları
Metinden görüntü üretimi için curl:
curl http://localhost:30000/v1/images/generations \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "zai-org/GLM-Image",
"prompt": "İngilizce ve Çince neon tabelalarla dolu bir siberpunk şehir silueti gece manzarası",
"n": 1,
"response_format": "b64_json",
"size": "1024x1024"
}' | python3 -c "import sys, json, base64; open('output.png', 'wb').write(base64.b64decode(json.load(sys.stdin)['data'][0]['b64_json']))"Görüntü düzenleme için curl:
curl -s -X POST "http://localhost:30000/v1/images/edits" \
-F "model=zai-org/GLM-Image" \
-F "[email protected]" \
-F "prompt=Arka planı tropikal bir plaj olarak değiştir" \
-F "response_format=b64_json" | python3 -c "import sys, json, base64; open('edited.png', 'wb').write(base64.b64decode(json.load(sys.stdin)['data'][0]['b64_json']))"Gerçek Dünya Kullanım Alanları
Testlerim sırasında GLM-Image’in özellikle etkili olduğu bazı uygulamalar keşfettim.
Infografikler ve Veri Görselleştirme
GLM-Image, metin doğruluğunun önemli olduğu bilgi yoğun grafiklerde üstün:
Görev: "İklim değişikliği istatistikleri hakkında bir infografik oluştur.
1900-2020 arası sıcaklık artışını gösteren bir çubuk grafik ekle,
etiketler 'Global Temperature Anomaly (°C)' ve 'Year' olsun.
Enerji kaynaklarını gösteren bir pasta grafik ekle, etiketler 'Renewable 35%',
'Natural Gas 30%', 'Coal 25%', 'Nuclear 10%' şeklinde."Model, doğru yazılmış etiketler ve doğru veri temsili ile grafikler üretir—diffusion-only modellerin sıkça hata yaptığı bir alan.
Ürün Pazarlama Materyalleri
E-ticaret ve pazarlamada, GLM-Image okunabilir metin içeren ürün sunumları üretir:
Görev: "Minimalist bir masa düzeninde kablosuz kulaklık ürün yaşam tarzı fotoğrafı.
Metin üstü 'Sound Beyond Boundaries' modern tipografiyle yazılı.
Ürün özellikleri metni: '40hr Battery', 'Active Noise Cancellation',
'Bluetooth 5.3' temiz sans-serif fontla."Eğitim İçeriği
Öğretmenler ve içerik üreticiler için açıklayıcı illüstrasyonlar:
Görev: "Hücre mitoz aşamalarını gösteren biyoloji diyagramı.
Etiketler 'Prophase', 'Metaphase', 'Anaphase', 'Telophase' ve her aşamanın basitleştirilmiş çizimleri.
Başlık olarak üstte 'Mitosis: Cell Division Process' yer alacak."Metin İçeren Dijital Sanat
GLM-Image, entegre metin içeren sanatsal kompozisyonları iyi yönetir:
Görev: "Vintage tarzı film posteri tasarımı.
Başlık metni 'The Last Adventure' dramatik serif fontla.
Arka planda dağlar ve gün batımıyla sınır manzarası.
Alt başlık 'Coming Summer 2026' küçük dekoratif fontla."GLM-Image’i Rakipleriyle Karşılaştırma
GLM-Image’in alternatiflere karşı nasıl durduğunu anlamak, model seçimi için faydalı.
GLM-Image vs. DALL-E 3
DALL-E 3, mükemmel istem takibiyle en erişilebilir ticari seçenek olmaya devam ediyor. Ancak GLM-Image, metin işleme kıyaslamalarında (CVTG-2K’de %91.16 vs. N/A) ve DPG-Bench skorlarında (81.01 vs. 74.96) DALL-E 3’ü geride bırakıyor. Doğru metin gerektiren uygulamalarda GLM-Image daha iyi. DALL-E 3 ise saf estetik kalite ve ChatGPT arayüzüyle kullanım kolaylığında önde.
GLM-Image vs. Stable Diffusion 3
SD3 Medium tamamen açık kaynak ama DPG-Bench’te GLM-Image’in gerisinde (67.46 vs. 81.01). SD3 açık kaynak olması nedeniyle daha fazla özelleştirme ve ince ayar imkanı sunar, ancak GLM-Image özellikle metin ağırlıklı görüntülerde kutudan çıktığı haliyle daha iyi kalite sağlar. SD3 benzer sonuçlar için daha fazla istem mühendisliği gerektirir.
GLM-Image vs. FLUX.1 Dev
FLUX.1 Dev açık kaynak ve yüksek kaliteli görüntüler üretir ancak metin işleme ve karmaşık kompozisyonlarda zorlanır. GLM-Image’in hibrit mimarisi, doğru metin veya yapılandırılmış düzen gerektiren senaryolarda avantaj sağlar. FLUX.1 daha hızlı ve verimlidir, metin doğruluğunun kritik olmadığı hızlı iterasyonlar için daha uygundur.
GLM-Image vs. Google Nano Banana Pro
Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image), Google’ın en yeni kapalı kaynak modeli olup estetik kıyaslamalarda daha yüksek puan alır (DPG-Bench’te 91.00 vs. 81.01). Ancak kapalı kaynak ve Google API erişimi gerektirir. GLM-Image ücretsiz, açık kaynak ve metin işleme konusunda Nano Banana Pro’dan üstün (CVTG-2K EN’de 0.9116 vs. 0.7788).
Karşılaştırma Özeti
| Model | Metin İşleme | Genel Kalite | Açık Kaynak | En Uygun |
|---|---|---|---|---|
| GLM-Image | ✅ Mükemmel | ✅ İyi | ✅ Evet | Metin ağırlıklı, bilgi grafikler |
| DALL-E 3 | Orta | ✅ Mükemmel | ❌ Hayır | Genel yaratıcı işler |
| SD3 Medium | Zayıf | Orta | ✅ Evet | Özelleştirme, ince ayar |
| FLUX.1 Dev | Zayıf | ✅ İyi | ✅ Evet | Hızlı iterasyonlar, sanat |
| Nano Banana Pro | İyi | ✅ Mükemmel | ❌ Hayır | Premium ticari kullanım |
Ücretsiz Test Seçenekleri: Kurulum Öncesi Deneyin
Bazı modellerin aksine, GLM-Image yerel kurulum yapmadan önce test için çeşitli seçenekler sunar.
HuggingFace Spaces (Hızlı Test İçin Önerilir)
GLM-Image’i farklı konfigürasyonlarla çalıştıran 23+ Space mevcut:
En İyi Genel:
- multimodalart/GLM-Image - Tam özellikli arayüz
- akhaliq/GLM-Image - Temiz, basit arayüz
Gelişmiş Versiyonlar:
- fantos/GLM-IMAGE-PRO - Pro özellikler ve ayarlar
Bu Spaces, herhangi bir kurulum veya GPU gereksinimi olmadan GLM-Image’e anında erişim sağlar. İstemleri test etmek ve çıktı kalitesini değerlendirmek için idealdir.
Fal.ai Platformu
Fal.ai, API erişimi ile barındırılan GLM-Image çıkarımı sunar:
- URL: https://fal.ai
- Özellikler: Sunucusuz çıkarım, API uç noktaları
- Fiyatlandırma: Kullanım başına ödeme, ücretsiz katman mevcut
- En Uygun: Altyapı yönetimi olmadan üretim uygulamaları
Z.ai API Platformu
Z.ai, GLM-Image için resmi API erişimi sağlar:
- Dokümantasyon: https://docs.z.ai/guides/image/glm-image
- Sohbet Arayüzü: https://chat.z.ai
- En Uygun: Ölçekli uygulama entegrasyonu
YouTube Eğitimleri
Çeşitli içerik üreticileri GLM-Image’in yeteneklerini gösteren videolar yayınladı:
"GLM-Image Is HERE – Testing Z AI's New Image Gen & Edit Model" - Bijan Bowen (Ocak 2026)
- URL: https://www.youtube.com/watch?v=JRXAd-4sB8c
- Yerel test, çeşitli istem türleri, görüntü düzenleme
Testler film posteri üretimi, portre düzenleme, stil transferi ve görüntü manipülasyonunu kapsıyor
Test Önerileri
| Seçenek | Maliyet | Kurulum Gereksinimi | En Uygun |
|---|---|---|---|
| HuggingFace Spaces | Ücretsiz | Yok | İlk test, demo |
| Fal.ai | Kullanım başı ödeme | Yok | Üretim API |
| GLM-Image Online | Ücretsiz katman | Yok | Ticari hazır tasarım |
| Z.ai API | Kullanım başı ödeme | API anahtarı | Kurumsal entegrasyon |
| Yerel Kurulum | Ücretsiz (sadece donanım) | GPU + kurulum | Tam kontrol, özelleştirme |
Ek Test Platformu
GLM-Image Online (https://glmimage.online)
- Ticari hazır AI tasarım stüdyosu
- İki dilli destek (İngilizce/Çince)
- Test için ücretsiz katman mevcut
- En Uygun: Profesyonel tasarım ve ticari içerik üretimi
Önerim: Öncelikle HuggingFace Spaces ile modeli değerlendirin, ardından profesyonel tasarım için GLM-Image Online veya üretim API entegrasyonu için Fal.ai’yi keşfedin.
Yaygın Sorun Giderme
Deneyimlerim ve topluluk raporlarına dayanarak yaygın sorunlar ve çözümleri:
CUDA Bellek Yetersizliği
Sorun: Çıkarım sırasında "CUDA out of memory" hatası
Çözümler:
- CPU offload etkinleştir:
pipe = GlmImagePipeline.from_pretrained( "zai-org/GLM-Image", torch_dtype=torch.bfloat16, enable_model_cpu_offload=True # VRAM ihtiyacını ~23GB’a düşürür ) - Daha küçük çözünürlük kullan (512×512 yerine 1024×1024)
- Batch boyutunu 1’e düşür
- Çalışmalar arasında GPU önbelleğini temizle:
torch.cuda.empty_cache()
Yavaş Çıkarım
Sorun: Üretim beklenenden çok uzun sürüyor
Çözümler:
- GLM-Image’in mimarisi nedeniyle bu normaldir. 1024×1024 görüntüler ~60-90 saniye sürer
- Daha hızlı sonuç için 512×512 çözünürlük kullan: ~27 saniye
- Başka GPU işlemlerinin çalışmadığından emin ol
- Üretim optimizasyonları için SGLang kullanmayı düşün
Düşük Metin Kalitesi
Sorun: Üretilen görüntülerde metin yanlış yazılmış veya okunaksız
Çözümler:
- İşlenmesini istediğiniz metni tırnak içine alın
- Daha kısa ve basit metinler kullanın
- Çözünürlüğü artırın (daha yüksek çözünürlük metin netliğini artırır)
- Resmi repodaki istem geliştirme betiğini deneyin
Çözünürlük Hataları
Sorun: "Resolution must be divisible by 32" hatası
Çözümler:
- Her zaman 32’nin katı olan boyutlar kullanın: 512, 768, 1024, 1280, 1536, 2048
- Model bunu kesinlikle zorunlu kılar
- Yükseklik/genişlik hesaplamalarınızı kontrol edin:
height=32 * 32= 1024
Kurulum Hataları
Sorun: pip veya git hataları
Çözümler:
- Temiz bir sanal ortam oluşturun
- Önce doğru CUDA sürümüyle PyTorch’u kurun
- Büyük dosyalar için git lfs kullanın:
git lfs install git clone https://huggingface.co/zai-org/GLM-Image - Python sürümünüzü kontrol edin (3.10+ gerekli)
Sınırlamalar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler
GLM-Image mükemmel değil. Sınırlamalarını anlamak gerçekçi beklentiler oluşturur.
Mevcut Sınırlamalar
- Çıkarım Hızı: Hibrit mimari saf diffusion modellerden daha yavaştır. 1024×1024 görüntü H100 donanımda ~60 saniye sürer, tüketici GPU’larda daha uzun.
- Donanım Gereksinimleri: 40GB+ VRAM gereksinimi yerel kurulumda yüksek uç GPU’larla sınırlı. CPU offload mümkün ama yavaş.
- Estetik Takası: Rekabetçi olsa da, saf görsel estetikte Nano Banana Pro ve DALL-E 3 gibi en iyi modellerin gerisinde kalır.
- Optimizasyon Gelişiyor: vLLM-Omni ve SGLang AR hızlandırma desteği henüz tam entegre değil, ileride hızlanacak.
- Kuantizasyon Sınırlı: LLM’lerin aksine, GLM-Image’in CPU çıkarımı veya uç cihaz için yaygın kuantize versiyonları yok.
Alternatifleri Ne Zaman Düşünmeli?
- Sanatsal içerikte hızlı iterasyonlar: FLUX.1 veya SD3 kullanın
- Sadece CPU ile dağıtım: Kuantize Stable Diffusion varyantları tercih edin
- Maksimum görsel kalite: Nano Banana Pro veya özel API’ler değerlendirilebilir
- Gerçek zamanlı uygulamalar: Mevcut mimari uygun değil
GLM-Image’in Geleceği
GLM-Image, açık kaynak görüntü üretiminde önemli bir adımı temsil ediyor ve izlenmesi gereken gelişmeler var.
Beklenen İyileştirmeler
- vLLM-Omni Entegrasyonu: Çıkarım hızını önemli ölçüde artıracak
- SGLang AR Hızlandırması: Autoregressive hızlandırma optimizasyonları aktif olarak entegre ediliyor
- Kuantizasyon Gelişimi: Topluluk GGUF veya GPTQ kuantize versiyonlar geliştirebilir
- İnce Ayarlı Varyantlar: LoRA adaptörleri ve özel kullanım amaçlı versiyonlar bekleniyor
Daha Geniş Etkiler
GLM-Image’in hibrit mimarisi, dil modelleri ile görüntü üretimi arasındaki sınırların bulanıklaştığı bir geleceğe işaret ediyor. Aynı prensipler—semantik planlama ve yüksek kaliteli sentez—video, 3D ve diğer modalitelerde de uygulanabilir.
Açık kaynak topluluğu için GLM-Image, endüstriyel sınıf görüntü üretiminin özel modellere bağlı olmadığını kanıtlıyor. Araştırmacılar, geliştiriciler ve yaratıcılar artık pahalı aboneliklerin veya kurumsal anlaşmaların arkasında kilitli kalmış yeteneklere erişebiliyor.
Sonuç: GLM-Image Kullanılmaya Değer mi?
Kapsamlı test ve karşılaştırmalar sonrası değerlendirmem:
Güçlü Yönler
- ✅ En İyi Açık Kaynak Metin İşleme: %91.16 CVTG-2K skoru, kapalı kaynak Seedream hariç tüm rakipleri geride bırakıyor
- ✅ Açık Kaynak MIT Lisansı: Ticari ve kişisel kullanım için tamamen ücretsiz
- ✅ Hibrit Mimari: Semantik anlayış ile yüksek kaliteli üretimi birleştiriyor
- ✅ Görüntüden Görüntüye Destek: Düzenleme, stil transferi ve dönüşüm tek modelde
- ✅ Aktif Gelişim: Düzenli güncellemeler ve topluluk katılımı
Dikkat Edilmesi Gerekenler
- ⚠️ Yüksek Donanım Gereksinimleri: 40GB+ VRAM yerel kurulumda sınırlandırıcı
- ⚠️ Diffusion’dan Daha Yavaş: 1024×1024 görüntü başına 60+ saniye
- ⚠️ Henüz Olgunlaşmıyor: Optimizasyon ve kuantizasyon gelişmekte
Benim Önerim
GLM-Image mükemmel bir seçimdir eğer:
- Üretilen görüntülerde doğru metin işleme ihtiyacınız varsa
- Özel API’ler yerine açık kaynak çözümleri tercih ediyorsanız
- Uygun GPU donanımına erişiminiz varsa
- Bilgi yoğun görüntü üretimi gerektiren uygulamalar geliştiriyorsanız
Alternatifleri düşünün eğer:
- Maksimum hız önceliğinizse (FLUX.1 veya SD3 kullanın)
- GPU kaynaklarınız yoksa (HuggingFace Spaces veya API’leri tercih edin)
- Saf estetik kalite önceliğinizse (DALL-E 3 veya Nano Banana Pro)
Kendi iş akışımda, metin veya yapılandırılmış düzen gerektiren her projede GLM-Image varsayılanım oldu. Doğruluk artışı, biraz daha uzun üretim süresine değer ve MIT lisansı özel seçeneklerin sunamadığı esnekliği sağlıyor.
SSS: GLM-Image Hakkında Sorularınızın Cevapları
GLM-Image RTX 4090 gibi tüketici GPU’larda çalışabilir mi?
enable_model_cpu_offload=True ile GLM-Image yaklaşık 23GB VRAM’e sahip GPU’larda, örneğin RTX 4090 (24GB) üzerinde çalışabilir. Ancak çıkarım çok daha yavaş olur. En iyi sonuçlar için A100 (40GB veya 80GB) veya eşdeğeri önerilir.
GLM-Image, Stable Diffusion’a göre ince ayar için nasıl?
GLM-Image, Stable Diffusion’ın geliştirdiği kapsamlı ince ayar ekosistemine sahip değil. Özel model eğitimi veya LoRA adaptasyonu için Stable Diffusion varyantları daha iyi seçeneklerdir. GLM-Image daha çok doğrudan kullanım için tasarlanmıştır.
Ticari kullanım izinli mi?
Evet! GLM-Image MIT Lisansı altında yayınlanmıştır; ticari kullanım, değiştirme ve dağıtım için herhangi bir kısıtlama yoktur. Tam şartlar için LICENSE dosyasına bakınız.
GLM-Image negatif istemleri destekliyor mu?
Evet, GLM-Image standart diffusers pipeline aracılığıyla negatif promptları destekler. Bu, oluşturulan görüntülerden istenmeyen öğelerin çıkarılmasına yardımcı olur.
Maksimum görüntü çözünürlüğü nedir?
GLM-Image, testlerde 2048×2048'e kadar çeşitli çözünürlükleri destekler. Daha yüksek çözünürlükler mümkün olabilir ancak kapsamlı şekilde doğrulanmamıştır. Çözünürlük 32'nin katı olmalıdır.
GLM-Image'ı video üretimi için kullanabilir miyim?
Hayır, GLM-Image yalnızca statik görüntü üretimi için tasarlanmıştır. Video için Sora, Runway veya açık kaynak video üretim alternatifleri gibi modelleri düşünebilirsiniz.
GLM-Image ne sıklıkla güncellenir?
En son sürümler ve sürüm notları için GitHub deposunu ve HuggingFace model sayfasını kontrol edin.
Daha küçük/quantize edilmiş bir versiyon mevcut mu?
Ocak 2026 itibarıyla yaygın olarak erişilebilir quantize edilmiş versiyonlar bulunmamaktadır. Topluluk gelecekte quantizasyon geliştirebilir, ancak şu an için tam hassasiyet gereklidir.
Bu rehber, GLM-Image'ın Ocak 2026'daki ilk sürümüne dayanarak yazılmıştır. Tüm yapay zeka teknolojilerinde olduğu gibi, yetenekler ve en iyi uygulamalar gelişmeye devam etmektedir. En güncel bilgiler için resmi Z.ai dokümantasyonunu, GitHub deposunu ve HuggingFace model sayfasını kontrol edin.