Referans Görsel Destekli En İyi Yapay Zekâ Video Modelleri (2026)
Son güncelleme: Temmuz 2026.
Artık 10 saniyelik bir klip üretmek kolay. Tüm büyük modeller bunu yapabiliyor. Asıl soru şu: Bir karakterin birinci dakikada ve sekizinci dakikada aynı göründüğü, 5 veya 10 dakikalık tutarlı bir video üretebilir misiniz? Sahne yüzlerce kare boyunca bütünlüğünü koruyabilir mi?
Zor olan sorun bu. Üstelik bu alan hızla değişiyor. Bu kılavuz, uzun videoları doğrudan üreten veya referans görseller aracılığıyla tutarlı karakterlere sahip uzun içerikler oluşturmak için gereken iş akışlarını destekleyen bulabildiğimiz tüm modelleri kapsıyor. Bunları üç seviyeye ayırdık: doğrudan dakikalarca süren video üreten modeller, devam ettirme yoluyla uzatabileceğiniz güçlü referans görsel desteğine sahip modeller ve kendi sisteminizde çalıştırabileceğiniz açık kaynak seçenekleri.
Seviye 1: Yerleşik Uzun Video Üretimi (Dakikalar+)
Bu modeller saniyelerle değil, dakikalarla ölçülen videolar üretir. Uzun sekanslarda zamansal tutarlılık sağlamak üzere sıfırdan geliştirilmişlerdir.
LongCat Video
Meituan, LongCat Video'yu 2025'in sonlarında yayımladı. 13,6 milyar parametreli bir difüzyon dönüştürücüsü olan bu model, 15 dakikaya kadar tutarlı videoları güvenilir biçimde üretebilen ilk modeldir.
Model, metinden videoya, görselden videoya ve video devam ettirmeyi birleşik bir işlem hattında destekliyor. I2V modunda girdi görseli, videonun kelimenin tam anlamıyla ilk karesi hâline gelir. Bu, istediğiniz sahneye yerleştirebileceğiniz serbest bir karakter referansı değildir. Model, uzun sekanslarda renk kaymasını önlemek ve görsel tutarlılığı korumak için üretim boyunca orijinal görsele başvurmaya devam eden "Cross-Chunk Latent Stitching" yöntemini kullanarak başlangıç karesinden itibaren animasyon oluşturur. Güncellenmiş 2026 sürümü, 5 dakikadan uzun konuşan kafa videoları için dudak senkronizasyonlu, ses güdümlü avatar üretimi de sunuyor.
LongCat, çok uzun sekansları işlemek için arka planda Block Sparse Attention ile kabadan inceye bir üretim yaklaşımı kullanıyor. RLHF ince ayarı hareket kalitesini iyileştiriyor. VBench 2.0 karşılaştırmasında Google Veo 3 ve Shengshu'nun Vidu Q1 modelinin ardından genel sıralamada üçüncü sırada yer alıyor.
Erişilebilirlik: MIT lisansı altında açık kaynak. fal.ai API üzerinden, üretilen saniye başına $0.04 fiyatla kullanılabilir (720p çözünürlükte 15 dakikalık video için $36). Ayrıca LongCat'in kendi platformunda kredi tabanlı fiyatlandırmayla sunuluyor.
| Özellik | Değer |
|---|---|
| Azami süre | ~15 dakika |
| Çözünürlük | 30fps'de 720p |
| Parametreler | 13.6B |
| Referans görseller | Yalnızca ilk kare (I2V modu, karakter referansı değil) |
| Lisans | MIT |
| API maliyeti | ~$0.04/saniye (fal.ai) |
Seaweed APT2
ByteDance'in Seaweed APT2 modeli farklı bir yaklaşım benimsiyor. Videonun tamamını baştan üretmek yerine, tek bir H100 üzerinde kare başına yalnızca 0,16 saniyelik gecikmeyle 24fps hızında otoregresif olarak kareler üretiyor. Sonuç, zamansal tutarlılığını koruyan, 5 dakikaya kadar kararlı bir video oluyor.
Teknik püf noktası, önceden eğitilmiş çift yönlü bir video difüzyon modelini tek yönlü, otoregresif bir üreticiye dönüştüren Autoregressive Adversarial Post-Training (AAPT) yöntemidir. Her kare için tek bir ağ ileri yönlü değerlendirmesi yapılır. Gerçek zamanlı üretimi mümkün kılan da budur.
Bu modeli ham süresinin ötesinde ilginç kılan özellik, etkileşimliliğidir. Video işlenirken kamerayı kontrol edebilir, poz algılama yoluyla karakterleri canlandırabilir ve sahneleri değiştirebilirsiniz. Bunu "video üretmekten" ziyade "bir videoyu gerçek zamanlı yönlendirmek" olarak düşünebilirsiniz.
Erişilebilirlik: Yalnızca araştırma aşamasında. Henüz herkese açık değil. 7B temel modelinin (Seaweed-7B) makalesi yayımlandı ancak APT2 ağırlıkları yayımlanmadı.
| Özellik | Değer |
|---|---|
| Azami süre | ~5 dakika |
| Çözünürlük | 736x416 (tek GPU), 720p'ye kadar (8 GPU) |
| Parametreler | 8B |
| Referans görseller | I2V ve etkileşimli poz kontrolü aracılığıyla |
| Lisans | Yayımlanmadı |
| Durum | Araştırma ön izlemesi |
Helios
Peking University tarafından Wan 2.1 üzerine geliştirilen Helios, tek bir H100 üzerinde 19,5 FPS hızında dakika ölçeğinde video üreten 14B parametreli bir modeldir. Temel yeniliği, uzun videolardaki sapmayı ele alma biçimidir. Helios, self-forcing veya anahtar kare örnekleme gibi geleneksel sapma önleme tekniklerini kullanmak yerine eğitim sırasında sapmayı simüle ederek modele bunu düzeltmeyi öğretir.
Metinden videoya, görselden videoya ve videodan videoya görevlerini yerleşik olarak destekler. I2V modu, üretimi başlatmak için referans görselleri kabul eder.
Erişilebilirlik: Apache 2.0 lisansı altında tamamen açık kaynak. Mart 2026'da yayımlandı. Kod ve ağırlıklar GitHub'da (PKU-YuanGroup/Helios) bulunuyor. Diffusers, SGLang ve vLLM-Omni ile entegre edilmiştir. Gradio demosu HuggingFace Spaces üzerinde bulunuyor.
| Özellik | Değer |
|---|---|
| Azami süre | Dakika ölçeğinde (sabit sınır yok) |
| Çözünürlük | 720p |
| Parametreler | 14B |
| Referans görseller | Evet (I2V modu) |
| Lisans | Apache 2.0 |
| Donanım | Gerçek zamanlı kullanım için tek H100 |
SkyReels V2 / V3
Skywork'ün SkyReels serisi, sınırsız uzunlukta video üretmeyi hedefliyor. V2, sabit bir süre sınırı olmadan video üreten AutoRegressive Diffusion-Forcing mimarisini kullanıyor. Ocak 2026'da yayımlanan V3; referans görselden videoya üretimi, videodan videoya uzatmayı ve ses güdümlü avatar üretimini tek bir modelde birleştiriyor.
V3, 1 ila 4 referans görseli kabul eder ve üretilen video boyunca öznenin kimliğini korur. Videodan videoya modu, sinematografik geçişlerle kesintisiz tek plan devam ettirmeyi ve çok planlı geçişleri mümkün kılar.
Skywork, 25 Şubat 2026'da SkyReels V4'ü yayımladı. Bu model, 1080p/32fps'ye kadar çözünürlükte tek bir çift akışlı geçişte video ve sesi birlikte üreten ilk açık kaynak modeldir. Koşullandırma girdileri olarak metin, görsel, video klibi, maske ve ses kabul eder; üretim, inpainting ve düzenlemeyi tek bir çerçevede birleştirerek V2/V3'ün referans ve uzatma yaklaşımını yerleşik sesle genişletir. Artık Artificial Analysis metinden videoya arenasında üst sıralarda yer alıyor.
Erişilebilirlik: Tamamen açık kaynak. 1.3B ile 14B parametre arasında modeller. 540p ve 720p seçenekleriyle sunuluyor. Kod ve ağırlıklar GitHub ve HuggingFace üzerinde bulunuyor.
| Özellik | Değer |
|---|---|
| Azami süre | Sınırsız (otoregresif) |
| Çözünürlük | 540p, 720p |
| Parametreler | 1.3B, 5B, 14B |
| Referans görseller | 1-4 görsel (V3) |
| Lisans | Açık kaynak |
| Donanım | En az RTX 4090, önerilen 4-8x A100 |
Seviye 2: Güçlü Referans ve Uzatma Özellikli Kısa Klipler
Bu modeller 8-60 saniyelik klipler üretir ancak güçlü referans görsel desteği ve video uzatma özellikleri sunar. Uzun içerikler için modelin devam ettirme veya uzatma uç noktalarını kullanarak klipleri birbirine bağlarsınız. Karakter tutarlılığı, üretimler boyunca korunan referans görsellerden gelir.
Bu, günümüzde çoğu içerik üreticisinin bir dakikadan uzun içerikler için kullandığı pratik iş akışıdır. Klip başına kalite çoğu zaman yerleşik uzun video modellerinden daha yüksektir.
Kling 3.0 Omni (Kuaishou)
Kling, tüm video modelleri arasında en kapsamlı referans görsel sistemine sahiptir. Referans girdilerini, her biri farklı bir amaca hizmet eden üç ayrı kategoriye ayırır:
Referans Görseller (image_urls): Stil ve görünüm yönlendirmesi için en fazla 4 görsel. Bunları isteminizde @Image1, @Image2 vb. biçiminde etiketlersiniz. Bu görseller ilk kare olmak yerine genel görünümü, sahne stilini ve ortamı etkiler.
Öğeler (elements): Karakterlere veya nesnelere özel girdiler. Her öğe bir frontal_image_url (önden çekilmiş net fotoğraf) ve isteğe bağlı reference_image_urls (ek açılar) kabul eder. İsteminizde bunlara @Element1, @Element2 olarak başvurursunuz. Model, karakterin kimliğini çıkarır ve onu tarif ettiğiniz herhangi bir sahneye yerleştirir. Macera filmi tarzındaki içerikler için temel özellik budur: Bir karakter fotoğrafı yükleyip ardından ormanda yürümesini, bir ejderhayla savaşmasını veya istediğiniz başka bir şeyi yapmasını tarif edebilirsiniz.
Başlangıç/Bitiş Kareleri (start_image_url, end_image_url): Belirli görselleri ilk veya son kare olarak sabitler. Bunlar stil kılavuzu değil, gerçek karelerdir.
Üç kategorinin toplamında en fazla 7 referans girdisi kullanılabilir (referans video da kullanıldığında bu sayı 4'e düşer). "@Element1 and @Element2 are having dinner at this table on @Image1" gibi tek bir istem, karakterleri sahne referanslarıyla birleştirebilir.
Kling, uzun içerikler için iki yol sunar. Çok planlı mod, her biri kendi istemine ve süresine (her biri 3-15 sn.) sahip en fazla 6 sahneyi tek bir çağrıda üretir. Karakter öğeleri tüm planlarda otomatik olarak korunur. Uzatma API'si, tamamlanmış videonun kaldığı yerden devam ederek zincirleme uzatmalarla yaklaşık 3 dakikaya ulaşır. V2V düzenleme modu, mevcut bir videoyu (3-10 saniye) alır ve öğe referanslarıyla bir metin istemini kullanarak dönüştürür. Kaynak videodaki kamera hareketini ve karakter yerleşimini korurken karakterleri ve ortamları referanslarınıza göre yeniden biçimlendirir. Bu, Kling'i düşük ayrıntılı 3D render'lar dâhil olmak üzere mevcut görüntüleri iyileştirmek için özellikle kullanışlı kılar.
Kling 3.0 Omni; metinden videoya, görselden videoya, referanstan videoya ve video düzenleme özelliklerini yerleşik ses üretimi ve dudak senkronizasyonuyla tek bir modelde birleştirir. Kuaishou, 17 Haziran 2026'da sesi 720p ve 1080p seçeneklerine dâhil eden daha hızlı ve ucuz Kling 3.0 Turbo sürümünü ekledi (liste fiyatı yaklaşık $0.11-0.14/sn.) ve Omni'nin düzenleme işlem hattını 4K video kabul edip çıktı verecek şekilde yükseltti.
Erişilebilirlik: Kuaishou, fal.ai ($0.084-0.112/sn.) ve Replicate üzerinden ticari API. Web arayüzü klingai.com adresinde.
| Özellik | Değer |
|---|---|
| Yerleşik klip uzunluğu | 3-15 saniye |
| Uzatılmış uzunluk | ~3 dakika (zincirleme uzatmalarla) |
| Çözünürlük | 720p, 1080p (Omni düzenlemede 4K) |
| Referans görseller | En fazla 4 (@Image stil referansı) |
| Öğeler | En fazla 4 (önden görünüm + farklı açılar içeren @Element karakter referansları) |
| Toplam referans | Birlikte en fazla 7 (video referansıyla 4) |
| Çok planlı | Evet (hikâye taslağında en fazla 6 plan) |
| Ses | Yerleşik senkronize ses + dudak senkronizasyonu |
| Video düzenleme | Evet (mevcut videonun metin güdümlü düzenlenmesi) |
| API | Kuaishou, fal.ai, Replicate |
Grok Imagine (xAI)
xAI, Grok Imagine'ın Referanstan Videoya modunu 1-7 referans görsel desteğiyle 2026'nın başlarında kullanıma sundu. Belgeler bunun görselden videoya modundan farkını açıkça belirtiyor: "Kaynak görselin başlangıç karesine dönüştüğü görselden videoya modunun aksine, referans görseller ilk kareyi sabitlemeden videoda nelerin görüneceğini etkiler."
Görselleri isteminizde <IMAGE_1>, <IMAGE_2> vb. biçiminde etiketlersiniz. "the model from <IMAGE_1> walks onto the runway wearing the shirt from <IMAGE_2>" gibi bir istem, kişi referansını kıyafet referansıyla birleştirir. Model; sanal kıyafet deneme, ürün yerleştirme ve sahneler arasında karakter tutarlılığına sahip hikâye anlatımını destekler.
Bir kısıtlama bulunuyor: Aynı istekte referans görsellerle görselden videoya modunu bir arada kullanamazsınız. İkisi birden değil, ya ilk kare modu ya da referans modu kullanılabilir.
Grok Imagine ayrıca mevcut videonun sonuna yeni görüntüler ekleyen bir video uzatma uç noktasına sahiptir. duration parametresi yalnızca yeni bölümün süresini kontrol eder. Daha uzun içerikler oluşturmak için uzatma işlemlerini zincirleyebilirsiniz.
xAI, Grok Imagine 1.5'i 3 Haziran 2026'da API ön izlemesi olarak yayımladı, ardından 16 Haziran'da grok-imagine-video-1.5 adıyla genel kullanıma sundu; Fast sürümü de tüketici uygulamalarına dağıtılmaya başladı. Bu, tek bir durağan görseli kamera hareketleri, atmosfer, fizik ve aynı çıkarım geçişinde yerleşik olarak üretilen senkronize sesle sinematik harekete dönüştüren bir görselden videoya modelidir. Tutarlı sahneleri zincirlemek için çok planlı sıralamayı destekler, yaklaşık 25 saniyede 6 saniyelik 720p klip üretir ve şu anda Artificial Analysis görselden videoya arenasında üçüncü sıradadır. Fiyatlandırma 480p'de $0.08/sn., 720p'de $0.14/sn. ve ayrıca girdi görseli başına $0.01 şeklindedir.
Erişilebilirlik: xAI API (Ocak 2026'da kullanıma sunuldu), fal.ai ve Replicate. Python SDK, JavaScript/AI SDK ve REST API. Sesli 720p için $0.05/sn. X Premium aboneleri de erişebilir.
| Özellik | Değer |
|---|---|
| Yerel klip uzunluğu | 1-15 saniye |
| Uzatılmış uzunluk | Uzatma API'siyle zincirlenebilir |
| Çözünürlük | 480p, 720p |
| Referans görseller | 1-7 (ilk kare değil, gerçek referans) |
| İstem etiketleri | <IMAGE_1>, <IMAGE_2> vb. |
| Ses | Evet (720p) |
| Video düzenleme | Evet (metin yönlendirmeli) |
| API | xAI API, fal.ai, Replicate |
| API maliyeti | $0.05/saniye (sesli 720p) |
Seedance 2.0 (ByteDance)
ByteDance'in Seedance 2.0 modeli, tüm modeller arasında en fazla referans girdisini kabul eder: Aynı anda en fazla 9 görsel, 3 video ve 3 ses dosyası olmak üzere toplam 12 dosya. Model, 8'den fazla dilde fonem düzeyinde dudak senkronizasyonuyla yerel ses-video üretimini destekler.
Her bir görselin boyutu en fazla 30 MB olabilir. Referans videolar 2-15 saniye uzunluğunda olmalıdır. Model, referansları karakter görünümü, sahne stili ve hareket yönlendirmesi için kullanır.
Bir sonraki büyük sıçramanın tarihi şimdiden belli. ByteDance, 23 Haziran 2026'daki Volcano Engine FORCE konferansında Seedance 2.5'i duyurdu: Tek geçişte 30 saniyelik yerel bir klip ve 12 yerine 50'ye kadar çok modlu referans dosyası. İlk olarak Dreamina ve Jimeng üzerinden kullanıma sunulacak, API ise 16 Temmuz 2026'da BytePlus'ta açılacak. Demoda gösterildiği gibi yayımlanırsa bu kılavuzda açıklanan klip birleştirme işlemlerinin büyük bir kısmını ortadan kaldıracak.
Kullanılabilirlik: ByteDance'in resmî API'si (Şubat 2026'da kullanıma sunulan Volcengine aracılığıyla) ve üçüncü taraf API sağlayıcıları. API üzerinden 480p-720p, platform üzerinden ise 2K'ya kadar sinema çözünürlüğünde çıktı.
| Özellik | Değer |
|---|---|
| Yerel klip uzunluğu | 4-15 saniye |
| Çözünürlük | 2K'ya kadar (sinema) |
| Referans görseller | En fazla 9 görsel + 3 video + 3 ses (toplam 12) |
| Ses | Dudak senkronizasyonuyla yerel ses (8'den fazla dil) |
| API | ByteDance/Volcengine, üçüncü taraf sağlayıcılar |
Runway Gen-4.5
Runway Gen-4.5, yayımlandığı sırada Veo 3 ve Sora 2 Pro'yu geride bırakarak 1.247 ELO ile Artificial Analysis Metinden Videoya liderlik tablosunun zirvesine yerleşti. 2026'nın ortalarına gelindiğinde sıralama değişmiş olsa da (artık Gemini Omni Flash lider), Gen-4.5 sinematik kalite ve kontrol edilebilir aksiyon açısından üst düzey bir model olmayı sürdürüyor. Model, metinden videoya üretim için 2-10 saniyelik klipler oluşturuyor ve çok çekimli sıralama yoluyla bir dakikaya kadar karakter tutarlılığına sahip uzun biçimli videoları destekliyor.
Görselden videoya özelliği Ocak 2026'da eklendi ve tüm en-boy oranlarında referans görselleri destekliyor. Model, sinirsel ışınım alanlarını ve Gaussian splatting tekniğini difüzyon mimarisine entegre ederek yalnızca piksel düzeyinde tahmin yerine 3B geometrik kavrayış sunuyor. Bu da nesnelerin daha iyi korunması ve fiziksel olarak daha inandırıcı hareketler anlamına geliyor.
Kullanılabilirlik: Ticari API ve web arayüzü. Node ve Python için SDK'lar. Replicate'te de kullanılabilir.
| Özellik | Değer |
|---|---|
| Yerel klip uzunluğu | 2-10 saniye |
| Uzun biçim modu | Yaklaşık 1 dakikaya kadar |
| Çözünürlük | 1080p'ye kadar |
| Referans görseller | Üretim başına 0-1 |
| Ses | Yerel ses üretimi |
| Çoklu çekim | Evet |
| API | Evet (Runway, Replicate) |
Google Veo 3.1
Google'ın Veo 3.1 modeli yerel olarak 4, 6 veya 8 saniyelik klipler üretir. "Videoyu Uzat" özelliği (şu anda önizleme aşamasında), klipleri zincirleyerek yaklaşık 1-2,5 dakikaya ulaşır; ancak daha uzun sekanslarda tutarlılık bozulabilir.
"Malzemelerden Videoya" özelliği, girdi olarak en fazla 3 referans görsel kabul eder. Canlandırılacak karakterleri, arka planları ve malzeme dokularını sağlayabilirsiniz. Referans görseller kullandığınızda model, görsel referanslarınıza daha sadık kalır ve daha az rastgele değişiklik yapar. Bir kısıtlama ise referans görsel modunun yalnızca 8 saniyelik süre seçeneğiyle çalışmasıdır.
Veo 3.1, Ocak 2026 itibarıyla referans tabanlı üretim için dikey video (9:16) ve Vertex AI üzerinde 4K yükseltme desteği ekledi.
Kullanılabilirlik: Google Vertex AI API, Gemini API ve Google Flow. Google Cloud hesabı gerektirir.
| Özellik | Değer |
|---|---|
| Yerel klip uzunluğu | 4, 6 veya 8 saniye |
| Uzatılmış uzunluk | Yaklaşık 1-2,5 dakika |
| Çözünürlük | 4K'ya kadar (yükseltmeyle) |
| Referans görseller | En fazla 3 ("Malzemelerden Videoya") |
| Ses | Senkronize diyalog ve müzik |
| API | Vertex AI, Gemini API |
Google Gemini Omni Flash
Google, Mayıs 2026'daki I/O etkinliğinde Gemini Omni ailesini duyurdu ve ilk model olarak Gemini Omni Flash'ı yayımladı. Model kısa sürede Artificial Analysis arenasında Veo 3.1'i geride bırakarak zirveye yerleşti. Temel yaklaşımı, etkileşimli video üretimidir: Metin, görsel veya videodan 10 saniyelik bir klip üretir, ardından birbirinin üzerine eklenen takip talimatlarıyla düzenlersiniz. Aydınlatmayı değiştirebilir, kıyafeti değiştirebilir veya kamerayı ayarlayabilirsiniz; üstelik bunların hiçbiri için sıfırdan yeniden üretim gerekmez.
Omni Flash, referans desteği kapsamında görselleri ve kısa video kliplerini stil, hareket ve efekt referansı olarak kabul eder; ses referansları için destek ise planlanmaktadır. Karakter tutarlılığı etkileşimli düzenlemeler boyunca korunur, ancak Google'ın kendi belgeleri sahne değişiklikleri ve kamera kaydırmaları sırasında tutarlılığın bozulabileceğini belirtiyor. Bu nedenle, karakter ağırlıklı çıktıları yayımlamadan önce inceleyin.
Kullanılabilirlik: API (gemini-omni-flash-preview), 30 Haziran 2026'da Google AI Studio ve Gemini API üzerinden, çıktı saniyesi başına yaklaşık $0.10 fiyatla herkese açık önizlemeye açıldı. Her klipte SynthID filigranı bulunur. Bireysel kullanıcılar Gemini uygulaması, Google Flow ve YouTube Shorts üzerinden erişebilir.
| Özellik | Değer |
|---|---|
| Yerel klip uzunluğu | 10 saniye (daha uzun süreler planlanıyor) |
| Çözünürlük | 720p |
| Referans girdileri | Görseller + kısa video klipleri (ses planlanıyor) |
| Düzenleme | Etkileşimli, yinelemeli |
| Ses | Yerel |
| API | Gemini API (herkese açık önizleme), yaklaşık $0.10/sn |
OpenAI Sora 2 / Sora 2 Pro
Kullanımdan kaldırılıyor (2026): OpenAI, Sora'yı aşamalı olarak kapatıyor. Bireysel kullanıcılara yönelik Sora uygulaması 26 Nisan 2026'da kapandı ve Sora 2 API, duyurulmuş bir halefi olmadan 24 Eylül 2026'da kullanımdan kaldırılacak. Aşağıdaki yetenekler hâlâ dikkate değer olsa da Sora üzerinde yeni bir iş akışı kurmayın. Bunun yerine Kling, Grok Imagine veya açık bir model kullanın.
Sora 2 Pro, 20 saniyeye kadar klipler üretir. Characters API, Kling veya Grok'tan farklı bir yaklaşım kullanır: Statik görseller yüklemek yerine API'yi bir video klibine yönlendirerek (1-3 saniyelik bir zaman damgası aralığıyla) bir character_id oluşturursunuz. Sora; yüz yapısını, vücut oranlarını, giyim stilini ve diğer ayırt edici özellikleri çıkarmak için video karelerini analiz eder. Bu character_id süresiz olarak kalıcıdır ve gelecekteki sınırsız sayıda üretimde yeniden kullanılabilir.
Üretim başına en fazla 2 yüklenmiş karaktere referans verebilirsiniz. Mart 2026 itibarıyla karakter referansları yalnızca insanlarda değil, nesnelerde ve hayvanlarda da çalışıyor. Video uzatma, devam için başlangıç klibinin tamamını bağlam olarak kullanır.
Karakter sistemi, karakter oluşturmak için statik görseller değil video girdisi gerektirir. Yalnızca fotoğraflarınız varsa önce kısa bir video üretmeniz, ardından karakteri bu videodan çıkarmanız gerekir.
Kullanılabilirlik: Üretim iş akışları için Batch API desteğine sahip OpenAI API.
| Özellik | Değer |
|---|---|
| Yerel klip uzunluğu | 20 saniyeye kadar |
| Çözünürlük | 1920x1080'e kadar |
| Karakter referansları | Üretim başına en fazla 2 (kalıcı character_id) |
| Karakter girdisi | Statik görseller değil, video klibi (1-3 sn'lik zaman damgası aralığı) |
| Ses | Senkronize |
| Uzatma | Evet (bağlam olarak klibin tamamı) |
| API | OpenAI API + Batch API |
MiniMax Hailuo 02
Hailuo 02, piyasaya çıktığında Artificial Analysis karşılaştırmasında Veo 3'ü geride bırakarak dünya genelinde 2. sıraya yerleşti. Alanın en iyi fizik simülasyonlarından bazılarını sunarak yerel 1080p çözünürlükte 10 saniyelik klipler üretir. Model, jimnastik ve akrobasi gibi aşırı hareketleri görüntü bütünlüğünü bozmadan işleyebilir.
Yüz tanıma ve vücut takibi aracılığıyla güçlü karakter tutarlılığı sunan görselden videoya üretimi destekler. Gürültüye duyarlı İşlem Yeniden Dağıtımı mimarisi, işlem gücünü sahne karmaşıklığına göre dinamik olarak tahsis eder.
MiniMax, o zamandan bu yana fiziksel aksiyon, stilizasyon ve karakterlerin mikro ifadelerini iyileştiren Hailuo 2.3 ailesiyle (Standard, Pro, Fast, Fast Pro) Hailuo 02'nin ötesine geçti. Model, 6 saniyede 1080p veya 10 saniyede 768p çıktı verir ve MiniMax platformu ile fal.ai üzerinden kullanılabilir.
Kullanılabilirlik: Ticari API. MiniMax platformu, fal.ai ve Replicate üzerinden kullanılabilir. Video başına $0.28.
| Özellik | Değer |
|---|---|
| Yerel klip uzunluğu | 10 saniyeye kadar |
| Çözünürlük | Yerel 1080p |
| Referans görseller | Evet (I2V modu) |
| Ses | Yerel değil |
| Fizik | Sınıfının en iyi simülasyonu |
| API | MiniMax, fal.ai, Replicate |
Luma Ray3.2
Luma'nın Ray2 modelinin yerini Ray3 ailesi aldı. Ray3 (Eylül 2025), kimlik sabitleme için Karakter Referansı ve videodan videoya Değiştirme modu ekledi. Ray3.2 (9 Haziran 2026) ise klip başına 16'ya kadar anahtar kareyle kare düzeyinde kontrol, Yeniden Kadrajlama özelliği, 20 saniyeye kadar klipler ve Ray3 serisinin ilk herkese açık API'sini ekledi. Çıktı yerel olarak 1080p'dir; Hi-Fi yükseltme aracılığıyla 4K kullanılabilir. Görselden videoya modu, referans görselleri başlangıç veya bitiş anahtar kareleri olarak kabul eder.
Kullanılabilirlik: Luma API ve web arayüzü.
| Özellik | Değer |
|---|---|
| Yerel klip uzunluğu | 20 saniyeye kadar (Ray3.2) |
| Referans türü | Başlangıç/bitiş anahtar kareleri + Karakter Referansı (kimlik) |
| Çözünürlük | Yerel 1080p, yükseltmeyle 4K |
| Referans görseller | Evet (anahtar kareler + karakter referansı) |
| API | Luma API |
Pika 2.5
Pika, Pikaframes ile anahtar kare tabanlı bir yaklaşım benimser. 2-5 anahtar kare (önemli anlardaki referans görseller) yüklediğinizde model bunlar arasında akıcı geçişler üretir. Toplam süre 20-25 saniyeye ulaşır.
Pikascenes en fazla 10 referans görsel kabul eder ve bunları tek bir videoda birleştirir. Model, her referansın rolünü (karakter, arka plan, aksesuar) otomatik olarak belirlemek için görsel tanımayı kullanır.
Kullanılabilirlik: Pika web platformu ve API. Ücretsiz plandan Pro'ya kadar abonelik seçenekleri.
| Özellik | Değer |
|---|---|
| Yerel klip uzunluğu | 5-10 saniye |
| Pikaframes uzunluğu | 20-25 saniye |
| Çözünürlük | 1080p'ye kadar |
| Referans görseller | En fazla 10 (Pikascenes), 2-5 anahtar kare (Pikaframes) |
| API | Evet |
3. Kademe: Kendi Sunucunuzdaki İş Akışları İçin Açık Kaynaklı Modeller
Bu modeller daha kısa klipler üretir, ancak tamamen açıktır. Bunları kendi donanımınızda çalıştırabilir, ince ayar yapabilir ve API bağımlılıkları olmadan özel uzatma iş akışları oluşturabilirsiniz.
Wan 2.1 (Alibaba)
Wan 2.1, diğer birçok modelin (Helios dâhil) temel aldığı altyapıdır. Wan-VAE mimarisi, zamansal bilgileri koruyarak herhangi bir uzunluktaki 1080p videoları kodlar ve çözer. Model; 480p ve 720p I2V çeşitlerinin yanı sıra, iki referans görsel arasındaki videoyu üreten İlk-Son-Kareden-Videoya modelini de içerir.
Wan-Edit, belirli yapıları veya karakter pozlarını korurken referans görseller kullanarak stil ve içerik aktarımı yapılmasına olanak tanır. Wan 2.2 (Temmuz 2025), Apache 2.0 kapsamında sunulan ve tek bir RTX 4090 üzerinde çalışan 5B çeşidine sahip, daha yeni bir açık Mixture-of-Experts modelidir. Kendi sunucusunda çalıştıranlar için önemli bir nokta: Wan, 2.5 sürümüyle kapalı hâle geldi. Daha yeni Wan 2.5, 2.6 ve şimdi de 2.7 (2026 ortasındaki sesli Artificial Analysis arenasında üçüncü sırada) senkronize ses ve daha yüksek çözünürlük ekledi; ancak herkese açık ağırlıkları olmadan yalnızca API üzerinden kullanılabiliyor. Bu nedenle 2.2 hâlâ açık sürümlerin üst sınırı. Wan 2.7 ağırlıklarının indirilebilir olduğunu iddia eden SEO sayfalarını dikkate almayın. Resmî GitHub kuruluşundaki ve Hugging Face hesabındaki en yeni sürüm 2.2'dir.
| Özellik | Değer |
|---|---|
| Parametreler | 1.3B, 5B, 14B (2.1); 5B + 14B MoE (2.2) |
| I2V modları | I2V-480P, I2V-720P, FLF2V-720P |
| En yeni açık sürüm | Wan 2.2 (2.5'ten 2.7'ye kadar yalnızca API üzerinden kullanılabilir) |
| Lisans | Apache 2.0 |
| Donanım | 8 GB+ VRAM (daha küçük çeşitler) |
| Platformlar | Diffusers, ComfyUI |
HunyuanVideo (Tencent)
Tencent'in 13B parametreli modeli, 2025'in büyük bölümünde açık kaynaklı video üretiminde liderdi. HunyuanVideo-I2V, referans görsel bilgilerini dâhil etmek için önceden eğitilmiş bir MLLM ile token değiştirme tekniğini kullanır. Kasım 2025'te yayımlanan HunyuanVideo-1.5 verimliliği artırdı. HunyuanCustom ise çok modlu girdilerle yönlendirilen özelleştirilmiş video üretimini mümkün kılar.
| Özellik | Değer |
|---|---|
| Parametreler | 13B |
| I2V | Evet (token değiştirme tekniği) |
| Lisans | Açık kaynak |
| Donanım | 60 GB+ VRAM (720p) |
| Çeşitler | Base, I2V, 1.5, Avatar, Custom |
LTX-2 (Lightricks)
Lightricks, LTX-2'yi Ocak 2026'da tüm ağırlıkları, çıkarım kodunu ve eğitim koduyla birlikte açık olarak yayımladı. Tek geçişte video ve senkronize sesi birlikte üreten DiT tabanlı model; yerel 4K çözünürlükte, 50 fps'ye kadar ve 20 saniyeye varan klipler oluşturur. Görselden videoya ve çoklu anahtar kare koşullandırması yerleşik olarak sunulur; böylece Pikaframes'te olduğu gibi referans görselleri klibin belirli noktalarına sabitleyebilirsiniz.
Lisans, kuruluşunuzun büyüklüğüne bağlı olarak bir engel olabilir veya olmayabilir. LTX-2, araştırma ve yıllık geliri $10M'ın altındaki ticari kullanım için ücretsizdir. Bunun üzerinde ticari lisans gerekir; dolayısıyla katı anlamda açık kaynak değil, açık ağırlıklı bir modeldir. Güncel kontrol noktası olan LTX-2.3, daha iyi ses ve istem uyumu sunan 22B parametreli bir güncellemedir. Ağırlıklar; damıtılmış 8 adımlı çeşitler, LoRA bağdaştırıcıları, ComfyUI ve Diffusers entegrasyonlarıyla Hugging Face'te bulunur. Barındırılan API'ler ise LTX platformu, fal.ai ve Replicate üzerinde çalışır.
| Özellik | Değer |
|---|---|
| Parametreler | 22B (LTX-2.3) |
| En uzun klip | Yaklaşık 20 saniye |
| Çözünürlük | 50 fps'ye kadar yerel 4K |
| Ses | Yerel ve senkronize |
| I2V | Evet (görsel + çoklu anahtar kare koşullandırması) |
| Lisans | LTX-2 Community License (yıllık geliri $10M'ın altında olanlar için ücretsiz) |
| Donanım | Bireysel kullanıcı GPU'ları için damıtılmış ve FP8 çeşitleri |
CogVideoX (Tsinghua/Zhipu AI)
CogVideoX, dizi uzunluğunu azaltan ve titremeyi önleyen 3B nedensel VAE kullanır. Uyarlanabilir LayerNorm dönüştürücüsü, metin-video uyumunu iyileştirir. Yerel Diffusers entegrasyonuyla 2B (Apache 2.0) ve 5B (araştırma lisansı) varyantları bulunur.
Klipler 720x480 çözünürlükte 6-10 saniyedir. Kısa olsa da kalite/hesaplama oranı iyidir ve 12 GB GPU'da çalışır.
| Özellik | Değer |
|---|---|
| Parametreler | 2B, 5B |
| I2V | Evet (CogVideoXImageToVideoPipeline) |
| Çözünürlük | 8 fps'de 720x480 |
| Lisans | Apache 2.0 (2B), Araştırma (5B) |
| Donanım | 12 GB VRAM |
İlk Kare ve Gerçek Referans Arasındaki Temel Fark
Her "referans görsel" desteği aynı değildir. Doğru modeli seçmek için aradaki farkı anlamak kritik önem taşır.
İlk kare modelleri (LongCat, Helios, Hailuo, Luma Ray2, HunyuanVideo), görselinizi kelimenin tam anlamıyla açılış karesi olarak kabul eder. Model, tam olarak bu görselden başlayarak ileriye doğru animasyon üretir. Bir karakterin portresini yükleyip onu farklı bir sahnede tarif edemezsiniz. Görselin kendisi sahnedir.
Gerçek referans modelleri (Kling, Grok Imagine, Seedance, SkyReels V3), görselinizden kimliği çıkarır ve bu karakteri/nesneyi tarif ettiğiniz herhangi bir sahneye yerleştirir. Bir kişinin fotoğrafını yükleyip ardından "bu kişi gün batımında bir ormanda yürüyor" istemini verin. Karakter, kimliğini korurken tamamen yeni bir ortamda görünür. Macera filmi gibi çok sahneli anlatı içerikleri için ihtiyacınız olan budur.
Karakter kimliği modelleri (Sora 2 Pro), kimliği statik görseller yerine video kliplerden çıkarır. Bir kez kalıcı bir karakter kimliği oluşturur ve gelecekte sınırsız sayıda üretimde yeniden kullanırsınız.
Stil/bileşen modelleri (Veo 3.1), belirli karakter kimliklerini çıkarmak yerine görsel stili, dokuları ve genel görünümü etkilemek için referans görseller kullanır. Bir proje genelinde görsel tutarlılığı korumak için iyidir ancak tek tek karakterleri kontrol etme konusunda daha az hassastır.
10 Dakikalık Videolar İçin Gerçek İş Akışı
2026'nın ortası itibarıyla durum hakkındaki dürüst değerlendirme şu: Hiçbir model tek seferde güvenilir biçimde 10 dakikalık tutarlı ve yüksek kaliteli video üretemiyor. LongCat Video, 15 dakika iddiasıyla buna en çok yaklaşan model olsa da bu uzunluklarda kalite ve tutarlılık önemli ölçüde değişiyor. Helios ve SkyReels V2 sırasıyla "dakika ölçeğinde" ve "sonsuz uzunlukta" video üretiyor ancak çıktılar dikkatli istem yazımı ve çoğu zaman birden fazla deneme gerektiriyor.
5-15 dakikalık videolar hazırlayan çoğu içerik üreticisi için gerçekten işe yarayan iş akışı, birden fazla yaklaşımı birleştirir:
Konuşan kafa/avatar içeriği için: LongCat Video'nun 2026 ses güdümlü modu veya SkyReels V3'ün avatar üretimi, 5 dakikadan uzun süre tutarlı kalan konuşan bir karakter üretebilir. Bu, "bir düğmeye basıp uzun video elde etmeye" en yakın çözümdür.
Birden fazla sahne içeren anlatı içerikleri (macera filmi tarzı) için: Gerçek karakter referans görselleriyle Kling 3.0, Grok Imagine veya Seedance 2.0 kullanın. Her biri 10-15 saniyelik ayrı planlar üretin. Karakter kimliğini korumak için her üretimde aynı @Element veya <IMAGE> referanslarını kullanın. Çoklu plan moduyla (Kling çağrı başına 6 planı destekler) ya da genişletme API'siyle planları birbirine bağlayın. Kling, bu iş akışında gerçek kullanımda en kapsamlı biçimde sınanmış seçenektir. Grok Imagine'ın "referans modu" ile "ilk kare modu" arasındaki açık ayrımı, onu güçlü bir alternatif hâline getirir. Seedance 2.0 en fazla referans girdisini (12 dosya) kabul eder ancak daha yenidir ve kendini daha az kanıtlamıştır.
Çok sayıda klipte karakter tutarlılığı için: Sora 2 Pro'nun kalıcı character_id sistemi, çok uzun projeler için en temiz yaklaşımdır. Karakteri kısa bir videodan bir kez çıkarın, ardından bu kimliğe referans veren onlarca klip üretin. Karakter kimliği her seferinde bir görselden yeniden yorumlanmak yerine kalıcı bir gömme olarak saklandığı için zamanla bozulmaz.
Stil aktarılmış içerik için: fal.ai üzerindeki Lucy Restyle, 30 dakikaya kadar mevcut videoları işler; hareketi korurken yapay zekâ stil dönüşümleri uygular. Kaynak çekiminiz varsa bu, üretim uzunluğu sorununu tamamen ortadan kaldırır. Kaynak videonun saniyesi başına $0.01.
Açık kaynak işlem hatları için: Video devam ettirme döngüsüyle Wan 2.1 veya Helios'u temel alın. Bir klip üretin, sonraki klibin başlangıç karesi olarak son kareyi kullanın ve bunu tekrarlayın. ComfyUI iş akışları bu süreci otomatikleştirir. Tutarlılık çok sayıda yineleme boyunca azalır ancak ücretsizdir ve kontrol edilebilir.
Temel zorluk devam ediyor: Gerçek referans görsel desteğinde bile karakter kayması onlarca klip boyunca birikerek artar. Yüz özellikleri, saç, kıyafetler ve cilt tonu yavaş yavaş değişir. Geçici çözümler (yüksek kaliteli referans fotoğraflar, tutarlı istemler, planları toplu işleme) gereklidir. Ancak karakter kimliğini sahne kompozisyonundan ayıran Kling ve Grok Imagine gibi modeller, bunu yalnızca ilk kareyi destekleyen modellere kıyasla çok daha kolay hâle getiriyor.
3B İskelet Yaklaşımı: Düşük Kalitede Render Alın, Yüksek Kaliteye Dönüştürün
Uzun biçimli üretim sorunlarının çoğunu tamamen aşan bir iş akışı giderek yaygınlaşıyor. Bir yapay zekâ modelinden sıfırdan 10 dakikalık video üretmesini istemek yerine doğru kamera çalışmasına, karakter bloklamasına ve zamanlamaya sahip düşük ayrıntılı bir 3B ara sahne render'ı alır, ardından bunu referans görseller ve bir iyileştirme istemiyle videodan videoya modelden geçirirsiniz. Yapıyı 3B motor, estetiği ise yapay zekâ üstlenir.
Bu yöntem işe yarar çünkü V2V dönüşümü, tam üretime kıyasla daha dar kapsamlı bir sorundur. Modelin kamera hareketini, karakter yerleşimini veya sahne kompozisyonunu icat etmesi gerekmez. Yalnızca görsel referanslarınızı izleyerek mevcut çekimi fotogerçekçi hâle getirmesi gerekir. Bu çok daha yönetilebilir bir iştir ve 3B motorunuzun render alabildiği her uzunluğa ölçeklenebilir.
Bu Neden İşe Yarıyor?
3B motorunuz, yapay zekâ video modellerinin hâlâ zorlandığı her şeyi sağlar: hassas kamera kontrolü, karakterlerin kare boyunca tam olarak yerleştirilmesi, doğru fiziksel etkileşimler ve dakikalar süren çekimler boyunca tutarlı zamanlama. Dolly zoom'lar, takip planları, karakterlerin tam zamanında kadraja girip çıkması; bunların tümü 3B motorda son derece kolay, metin istemiyle üretimde ise güvenilmezdir. V2V modelinin tek görevi, önceden tanımladığınız geometriyi ve hareketi korurken malzemeleri, ışığı ve dokuları fotogerçekçi çıktıya dönüştürmektir.
Karakter tutarlılığı da kolaylaşır. 50 ayrı yapay zekâ üretimindeki kimlik kaymasıyla uğraşmak yerine modele her karede aynı 3B karakteri gösterirsiniz. Referans görseller, nihai çıktıda bu karakterin nasıl görünmesi gerektiğini modele anlatır. Bu, her defasında sıfırdan tutarlı bir karakter üretmekten daha basit bir sorundur.
Üstelik uzunluk artık bir kısıtlama olmaktan çıkar. Lucy Restyle tek çağrıda 30 dakikayı işler. ComfyUI'daki Wan 2.1, her uzunluğu parçalar hâlinde işleyebilir. Çekim zaten var olduğu için "10 dakikalık videoyu nasıl üretirim?" sorunuyla hiç uğraşmazsınız.
RealMaster (Meta / Tel Aviv Üniversitesi)
RealMaster, özellikle bu iş akışı için geliştirilmiş bir araştırma sistemidir. Meta Reality Labs ve Tel Aviv Üniversitesi tarafından Mart 2026'da yayımlanan sistem, kaynakla tam geometrik hizalamayı korurken render alınmış 3B videoyu fotogerçekçi videoya dönüştürür.
Yöntem, yapıyı ve hareketi korumak için 3B render'dan kenar haritaları çıkarır, ardından geri kalan her şeyi fotogerçekçi çıktıya dönüştürmek için bir video difüzyon modeli (VACE/Wan mimarisi üzerine kurulmuştur) uygular. Hafif bir IC-LoRA adaptörü, işlem hattını anahtar kare gerektirmeyen ve dizinin ortasında görünen nesneleri işleyebilen tek bir çıkarım geçişine damıtır.
GTA-V ve CARLA simülatör dizilerinde test edilen RealMaster, genel amaçlı video düzenleme temel modellerinden önemli ölçüde daha iyi performans gösterir. Ayrıca gerçekçilik dönüşümüne ek olarak metin istemi aracılığıyla hava durumu efektleri ("Yağmur yağdır", "Kar yağdır") uygulayabilir. Model, yeniden eğitilmeden farklı simülatörlere genellenebilir. GTA-V verileriyle eğitilen ağırlıklar, ek ayar gerektirmeden CARLA çıktılarında çalışır.
Erişilebilirlik: Yalnızca araştırma amaçlıdır. Henüz herkese açık ağırlıkları veya API'si yoktur.
| Özellik | Değer |
|---|---|
| Girdi | Render alınmış 3B video (herhangi bir motor) |
| Çıktı | Geometriyi ve hareketi koruyan fotogerçekçi video |
| Mimari | VACE/Wan video difüzyon omurgası üzerinde IC-LoRA |
| Koşullandırma | Kaynak render'dan kenar haritaları |
| Test edildiği ortamlar | GTA-V, CARLA simülatörü |
| Lisans | Yayımlanmadı (yalnızca araştırma makalesi) |
Bugün Kullanılabilen Prodüksiyon V2V Araçları
Öğe Referanslarıyla Kling 3.0 V2V en eksiksiz prodüksiyon seçeneğidir. fal.ai üzerindeki Edit Video ve Reference V2V uç noktaları, öğe referansları (@Element1, @Element2; önden ve farklı açılardan çekilmiş fotoğraflarla) ve iyileştirme isteminin yanında 3-10 saniyelik kaynak video kliplerini kabul eder. Model, kaynaktaki hareket yörüngelerini ve kamera düzenlerini analiz eder; ardından özgün mizanseni ve kamera çalışmasını korurken belirttiğiniz karakter görünümleri ve görsel stille çekimi yeniden üretir. En fazla 7 referans girdisi. 1080p çıktı. Karakter tutarlılığını korumak için ara sahnenizi 10-15 saniyelik parçalar hâlinde ve tüm parçalarda aynı öğe referanslarıyla işleyin.
Lucy Restyle 2, tek bir API çağrısında 30 dakikaya kadar kaynak videoyu, girdi saniyesi başına $0.01 ücretle işler. Metin istemini ve stil yönlendirmesi için isteğe bağlı bir referans görseli kabul eder. Kling'deki gibi karakter başına öğe referansları yoktur ancak tam uzunlukta bir 3B render'ın genel sinematik stil aktarımı için en basit ve en ucuz yoldur. Tamamlanmış render'ınızı ve hedef görünümü tarif eden bir istemi sağlayın. Binlerce kare boyunca zamansal tutarlılıkla 720p çıktı verir.
ComfyUI'da Wan 2.1 VACE açık kaynak seçeneğidir. 14B VACE modeli, referans güdümlü V2V gerçekleştirir: Bir kaynak video ile stil referans görseli girin; yapı ve hareketi koruyan, yeniden stillendirilmiş bir sürüm elde edin. Kenar haritası koşullandırması, yapısal sadakati iyileştirir. Tutarlı stil referanslarıyla her uzunluğu parçalar hâlinde işleyen bir döngü oluşturabilirsiniz. Ücretsizdir ve kendi donanımınızda yerel olarak çalışır.
Grok Imagine V2V, referans modunda kaynak videonun yanı sıra 1-7 referans görseli kabul eder. 720p'de saniye başına $0.05. Referans modu ile ilk kare modu arasındaki açık ayrım sayesinde referanslarınız, kaynak videonun yapısını geçersiz kılmadan karakter görünümünü yönlendirir.
3B Render'ınızda Bulunması Gerekenler
Asgari render kalitesi önemlidir. Çıplak bir tel kafes, V2V modeline çalışması için yeterli bilgi sağlamaz. Ancak prodüksiyon kalitesinde malzemelere veya ışıklandırmaya da ihtiyacınız yoktur.
Doğru oranlar ve geometri. Referans görsellerin düzgün eşleştirilebilmesi için karakter modellerinin yaklaşık olarak doğru vücut oranlarına ve yüz yapısına sahip olması gerekir. Doğru oranlara sahip basit insansı geometri yeterlidir. Çöp adam, tanınabilir bir karakter üretmez.
Temel ışık yönü. Sahnenin genel aydınlatmasını belirleyen tek bir yönlü ışık, modelin amaçlanan atmosferi anlamasına yardımcı olur. Yapay zekâ ayrıntıları iyileştirip ekler ancak sahnenin aydınlık gün ışığında mı yoksa karanlık bir iç mekânda mı olduğunu bilmesi gerekir.
Akıcı kamera hareketi. Dengeli ve bilinçli kamera hareketleri iyi aktarılır. Düzensiz veya aşırı hızlı hareketler V2V modellerinin kafasını karıştırabilir. Sanal kameranızın gerçek bir kamera gibi hareket etmesini sağlayın.
Tel kafes yerine düz gölgelendirme. Basit, düz gölgelendirilmiş veya düşük poligonlu geometri; tel kafeslerden ya da dokusuz modellerden daha iyi sonuçlar verir. Yüzeylerdeki basit düz renkler bile modelin malzeme sınırlarını anlamasına yardımcı olur.
Maliyet ve Ölçek
10 dakikalık bir ara sahnenin farklı araçlarla işlenmesi:
| Araç | Azami Girdi Uzunluğu | 10 dk. Maliyeti | Çözünürlük | Referans Görseller |
|---|---|---|---|---|
| Kling O3 V2V | 10 sn. klipler | ~$50-67 | 1080p | En fazla 7 (öğeler + stil) |
| Lucy Restyle 2 | 30 dakika | $6 | 720p | 1 (yalnızca stil) |
| Grok Imagine V2V | 10 sn. klipler | ~$30 | 720p | 1-7 |
| Wan 2.1 VACE | Herhangi bir uzunluk (parçalı) | Ücretsiz (yerel GPU) | 720p | Parça başına 1 |
Tam uzunlukta işleme için en ucuz seçenek Lucy Restyle'dır. Öğe referanslarıyla karaktere özel hassas iyileştirme için Kling en doğru seçenektir. Donanımınız varsa Wan 2.1 ücretsizdir (720p'de 14B modeli için yaklaşık 60 GB VRAM, daha düşük kalitedeki 1.3B varyantı içinse 8 GB gerekir).
Karşılaştırma Tablosu
| Model | Azami Yerel Süre | Uzatılmış Süre | Referans Türü | Azami Referans | Çözünürlük | API Mevcut | Açık Kaynak |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LongCat Video | ~15 dk. | Yok | Yalnızca ilk kare | 1 | 720p/30fps | Evet (fal.ai) | Evet (MIT) |
| Seaweed APT2 | ~5 dk. | Yok | I2V + poz | 1 | 720p | Hayır | Hayır |
| Helios | Dakika ölçeğinde | Yok | İlk kare (I2V) | 1 | 720p | HF Spaces | Evet (Apache 2.0) |
| SkyReels V3 | Sınırsız | Yok | Gerçek referans | 1-4 | 720p | Hayır | Evet |
| Kling 3.0 | 15 sn. | ~3 dk. | Öğeler + stil referansları | 7 | 1080p | Evet | Hayır |
| Grok Imagine | 15 sn. | Zincirlenebilir | Gerçek referans | 7 | 720p | Evet | Hayır |
| Seedance 2.0 | 15 sn. | Yok | Çok modlu referanslar | 12 | 2K | Evet | Hayır |
| Runway Gen-4.5 | 10 sn. | ~1 dk. | I2V (0-1) | 1 | 1080p | Evet | Hayır |
| Veo 3.1 | 8 sn. | ~2,5 dk. | Bileşenler (stil) | 3 | 4K | Evet | Hayır |
| Gemini Omni Flash | 10 sn. | Diyalogla düzenlemeler | Çok modlu referanslar | Görseller + video | 720p | Evet (önizleme) | Hayır |
| Sora 2 Pro ⚠️ kullanımdan kaldırılıyor | 20 sn. | Zincirlenebilir | Karakter kimliği (video) | 2 | 1080p | API Eyl 2026'da kapanıyor | Hayır |
| Hailuo 02 | 10 sn. | Yok | I2V (ilk kare) | 1 | 1080p | Evet | Hayır |
| Luma Ray3.2 | 20 sn. | Yok | Anahtar kareler + karakter referansı | 16 anahtar kare | 1080p (4K yükseltme) | Evet | Hayır |
| Pika 2.5 | 10 sn. | 25 sn. | Pikascenes | 10 | 1080p | Evet | Hayır |
| Wan 2.1 | Kısa klipler | Devam ettirme yoluyla | I2V / FLF2V | 1-2 | 720p | fal.ai üzerinden | Evet (Apache 2.0) |
| HunyuanVideo | Kısa klipler | Devam ettirme yoluyla | I2V (ilk kare) | 1 | 720p | fal.ai üzerinden | Evet |
| LTX-2.3 | 20 sn. | Devam ettirme yoluyla | I2V + anahtar kareler | Çoklu anahtar kare | 4K | Evet (LTX, fal.ai) | Ağırlıklar (ARR sınırlı) |
| CogVideoX | 6-10 sn. | Devam ettirme yoluyla | I2V (ilk kare) | 1 | 720x480 | fal.ai üzerinden | Evet |
Yakında Neler Var?
2026 boyunca izlenecek yol net. LongCat Video, açık bir modelde tutarlılığı koruyarak dakika ölçeğinde üretimin mümkün olduğunu kanıtladı. Helios bunun gerçek zamanlı yapılabileceğini gösterdi. Seaweed APT2, etkileşimli uzun formatlı üretimi sergiledi. Gerçek referans modelleri (Kling, Grok, Seedance) ise karakter kimliğinin birbirinden tamamen farklı sahnelerde korunabildiğini kanıtladı.
Bir sonraki adım, bu yetenekleri birleştirmek: gerçek karakter referansı desteğiyle yerel uzun formatlı üretim. Şu anda ikisinden birini seçmeniz gerekiyor. Bir model, referans görsellerdeki karakterleri onlarca sahne değişikliği boyunca koruyarak 5 dakikalık video üretebildiğinde, klipleri zincirleme iş akışı gereksiz hâle gelecek. Seedance 2.5 için duyurulan özellikler (yerel 30 saniyelik klipler, 50 adede kadar referans dosyası, API'nin 16 Temmuz 2026'da kullanıma açılması) bu yöndeki ilk gerçek adım.
Temmuz 2026 ortası itibarıyla Artificial Analysis metinden videoya arenasında (ses dâhil) Google'ın Gemini Omni Flash modeli (~1.240 Elo) lider; onu Seedance 2.0, Alibaba'nın yalnızca API üzerinden sunulan Wan 2.7 modeli ve HappyHorse modelleri izliyor. Kling 3.0 varyantları, SkyReels V4 ve Veo 3.1 de hemen arkalarında yer alıyor. Liderlik tablosu sık sık değiştiğinden, tek bir sıralamayı sabit bir düzen yerine anlık bir görünüm olarak değerlendirin.
3D iskelet yaklaşımı paralel bir gelişim rotası sunuyor. V2V modellerinin yapısal koruma ve fotogerçekçilik becerileri geliştikçe, düşük kaliteli 3D render'ları iyileştirmek eksiksiz prodüksiyonlar için giderek daha uygulanabilir hâle geliyor. Meta'nın RealMaster modeli, oyun motoru çıktılarında şimdiden araştırma kalitesinde simülasyondan gerçeğe dönüşüm sağlıyor. Bu özellik referans görsel desteğiyle birlikte prodüksiyon API'lerine ulaştığında, temel 3D becerilerine sahip herkes kamera, sahne düzeni ve karakter yerleşimi üzerinde tam kontrole sahip, istenilen uzunlukta fotogerçekçi uzun videolar üretebilecek.
Şimdilik en pratik yanıt, kullanım senaryonuza bağlı:
Çok karakterli referans için en iyisi: Kling 3.0 (ayrı öğe ve stil sistemiyle 7 adede kadar referans) veya Seedance 2.0 (12 adede kadar çok modlu girdi; Seedance 2.5 API'si 16 Temmuz 2026'da kullanıma açıldığında bu sayı 50'ye çıkacak).
Referanstan videoya üretim için en iyi API: Grok Imagine (temiz API, açık referans modu, $0.05/sn) veya fal.ai üzerinden Kling ($0.084-0.112/sn).
Çok sayıda klipte kalıcı karakterler için en iyisi: Kling 3.0'ın öğe referansları veya SkyReels V3'ün referansla üretme ve uzatma özelliği. (Sora 2 Pro'nun karakter kimliği sistemi en temiz yaklaşımdı ancak 2026'da kullanımdan kaldırılıyor; bu nedenle yeni projelere bununla başlamayın.)
En iyi açık kaynak seçeneği: SkyReels V3 (1-4 gerçek referans görseli, sınırsız uzunluk) veya Helios (gerçek zamanlı, Apache 2.0).
Ham süre açısından en iyisi: LongCat Video (~15 dk, ancak yalnızca ilk kare desteğiyle).
3D render iyileştirme için en iyisi: Kling 3.0 V2V (karakter başına öğe referansları, 1080p) veya Lucy Restyle 2 (30 dk girdi, $0.01/sn).
Sık Sorulan Sorular
Uzun videolar için en iyi yapay zekâ video modeli hangisidir?
Ham süre açısından LongCat Video, yalnızca ilk kare desteği sunsa da yerel olarak yaklaşık 15 dakikalık video üretir. Tutarlı karakterlere sahip uzun videolar için 2026'daki pratik çözüm, referansla üretme ve uzatma iş akışıdır: güçlü referans desteğine sahip bir modelle (Kling 3.0, Runway Gen-4.5 veya açık kaynaklı SkyReels V3) klipler üretin, ardından bunları zincirleyin. Hiçbir model hem uzun süreli üretim yapıp hem de karakter kimliğini kusursuz biçimde koruyamadığından, çoğu prodüksiyon iş akışı bu yöntemleri bir arada kullanır.
Hangi yapay zekâ video modelleri referans görselleri destekliyor?
Ticari seçenekler arasında Kling 3.0 Omni, Runway Gen-4.5, Seedance 2.0, Google Veo 3.1 ve Gemini Omni Flash referans görsellerini destekler. Açık kaynak tarafında ise SkyReels V2/V3, Wan 2.1 ve LTX-2, kendi sisteminizde çalıştırabileceğiniz referans girdilerini kabul eder. Destek kalitesi büyük ölçüde değiştiği için yukarıdaki rehberde modeller farklı seviyelere ayrılmıştır.
Yapay zekâ uzun bir video boyunca tutarlı bir karakter üretebilir mi?
Evet, ancak tek seferde değil. Güvenilir yaklaşım; bir veya daha fazla referans görselle karakteri sabitlemek, kısa klipler üretmek ve aynı referansları yeniden modele vererek bu klipleri uzatmak ya da birleştirmektir. Gerçek referans desteği (modelin yeni üretimlerde kimliği koruması), burada yalnızca açılış karesini belirleyen ilk kare koşullandırmasından çok daha önemlidir.
İlk kare desteği ile gerçek referans görseli desteği arasındaki fark nedir?
İlk kare koşullandırması, görselinizi klibin gerçek açılış karesi olarak kullanır; ardından video ilerledikçe bu görselden sapmalar başlar. Gerçek referans desteği ise görseli, modelin üretim boyunca bağlı kaldığı bir kimlik çapası olarak değerlendirir. Böylece karakter veya stil hem klibin tamamında hem de ayrı klipler arasında tutarlı kalır. Yukarıdaki bölümde hangi modellerin hangi yöntemi kullandığı açıklanmaktadır.
İlgili İçerikler
- Öncü Açık Kaynak Üretken Yapay Zekâ Modelleri — video, görsel, 3D, ses ve daha fazlası için açık kaynaklı üretken yapay zekâya yönelik pratik rehber
- Oyunlar İçin Yapay Zekâ Varlık Üreticileri — tek bir istemden görsel, model ve ses üretin
- Oyunlar İçin En İyi Yapay Zekâ Müzik Üreticileri — üretilen müziklerle oyununuzu seslendirin
- Video Üretici — Kling 3.0 Pro destekli video üretim aracımız
- Eskizden animasyonlu 3D karaktere nasıl geçilir? — karakter animasyonu için görsel ve video üretimini kullanma
Render kuyruğunu atlayın, sahnede canlı olarak sürüş yapın.