Katmanlı tuval, galeri ve model yöneticisiyle profesyonel bir çizim programı gibi çalışan açık kaynak görsel üretim stüdyosu.
InvokeAI, Stable Diffusion, SDXL ve FLUX gibi açık görsel modellerini kendi bilgisayarınızda çalıştıran ücretsiz ve açık kaynak bir görsel üretim stüdyosudur. Arayüzü bir çizim programına benzer: Ortada katmanlı bir tuval, solda istem ve üretim ayarları, sağda galeri ve katman paneli bulunur. Görselin yalnız bir bölümünü yeniden çizebilir, kenarlarını genişletebilir ya da kendi çiziminizi kılavuz olarak kullanabilirsiniz.
Programın güçlü yanı düzen ve iş akışıdır: Ürettiğiniz görseller panolarda toplanır, her görselin istemi ve ayarları içine kaydedilir ve tek tıkla geri yüklenir. Model Yöneticisi, Hugging Face'ten indirmeyi, bilgisayarınızdaki bir klasörü taramayı ve başka bir arayüzün model dosyasını yerinden taşımadan kullanmayı destekler. İleri kullanıcılar için ComfyUI'ye benzer düğüm tabanlı bir iş akışı düzenleyicisi de vardır.
Hazır sonuç isteyen yeni başlayanlar için Fooocus, en geniş model desteği ve hız için ComfyUI daha uygundur. Görsel üzerinde tuvalde çalışarak adım adım düzenleme yapmak, üretimlerini düzenli tutmak ve tasarım işinde kullanmak isteyenler için InvokeAI en derli toplu seçenektir. Düşük VRAM'li kartlarda yavaş kaldığını hesaba katın.
| Donanım | Destek | En düşük | Önerilen |
|---|---|---|---|
| NVIDIA ekran kartı Resmî gereksinim SD 1.5 için 4 GB, SDXL için 8 GB, FLUX.1 için 10 GB VRAM. 4 GB kartımızda SDXL çalıştı ama yavaştı (görsel başına yaklaşık 70 sn). 20 serisi ve daha eski kartlarda xformers önerilir. | Tam destek | 4 GB VRAM | 8 GB VRAM |
| AMD ekran kartı Yalnız Linux'ta ROCm ile; Windows'ta AMD kartlar desteklenmiyor. Editörlerimiz AMD'de test etmedi. | Deneysel destek | 4 GB VRAM | 8 GB VRAM |
| Apple Silicon (M serisi) Apple Silicon (M1 ve sonrası), macOS 14 ve üzeri; resmî belge 16 GB ve üzeri birleşik bellek öneriyor. Editörlerimiz Mac'te test etmedi. | Tam destek | — | — |
| Ekran kartı yok (yalnız işlemci) Resmî belge ekran kartı olmadan kullanımı önermiyor; işlemcide üretim pratik değildir. | Desteklenmiyor | — | — |
github.com/invoke-ai/InvokeAI
Resmî siteYazılımı yalnızca bu adreslerden indirin. Sitemiz dosya barındırmaz; bağlantılar doğrudan projenin kendi sayfasına gider.
Başlatıcıyı yalnız GitHub'daki resmî invoke-ai/launcher sürümler sayfasından ya da invoke.com'dan indirin. Invoke'un ücretli bulut sürümü ayrı bir üründür; bu sayfa ücretsiz Community Edition içindir.
İşletim sisteminizi seçin. Adımları tamamladıkça işaretleyin; ilerlemeniz bu tarayıcıda saklanır, sayfaya döndüğünüzde kaldığınız yerden devam edersiniz.
Gerekenler: Resmî belgeye göre; editörlerimiz Windows'ta test etmedi. Windows 10 ve üzeri, NVIDIA ekran kartı (Windows'ta AMD desteklenmiyor), güncel sürücü.
Resmî invoke-ai/launcher sürümler sayfasından Invoke.Community.Edition.Setup.latest.exe dosyasını indirin.
Başlatıcıyı yalnız GitHub'daki resmî sayfadan ya da invoke.com'dan indirin.
Dosyayı çalıştırıp başlatıcıyı açın ve Install seçeneğiyle InvokeAI'ın kurulacağı klasörü, sürümü ve ekran kartı türünüzü seçin. Başlatıcı Python'u ve gerekli paketleri kendisi indirir; bu adım bağlantınıza göre birkaç dakika sürer.
Kurulum klasörü olarak çok yer olan bir disk seçin; modeller ve görseller bu klasörde birikir.
Başlatıcıdan Launch ile InvokeAI'ı açın. Model Manager › Add Model › Starter Models sekmesinden bir model indirin, ardından Generate ekranında istemi yazıp Invoke'a basın.
Gerekenler: Resmî belgeye göre; editörlerimiz Mac'te test etmedi. Apple Silicon (M1 ve sonrası), macOS 14 ve üzeri; 16 GB ve üzeri birleşik bellek önerilir.
Resmî invoke-ai/launcher sürümler sayfasından Invoke.Community.Edition-latest-arm64.dmg dosyasını indirin.
Dosyayı açıp başlatıcıyı Uygulamalar klasörüne sürükleyin ve oradan açın. Install seçeneğiyle kurulum klasörünü ve sürümü seçin; başlatıcı Python'u ve paketleri kendisi kurar.
Launch ile InvokeAI'ı açın, Model Manager › Add Model › Starter Models sekmesinden bir model indirin ve Generate ekranında Invoke'a basın.
Gerekenler: NVIDIA sürücüsü ve CUDA 12.8 uyumlu kart. Bu adımları Ubuntu 24.04'te test ettik; uv, yönetici yetkisi istemeden Python 3.12'yi kendisi indirir. Başlatıcıyı tercih ederseniz Linux için Invoke.Community.Edition-latest.AppImage dosyası da var.
Python sürümlerini ve paketleri yöneten uv aracını resmî kurulum betiğiyle kurun. Kurulumdan sonra terminali kapatıp yeniden açın.
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | shInvokeAI için bir klasör açın ve içinde Python 3.12 sanal ortamı oluşturun; uv Python'u kendisi indirir.
mkdir ~/invokeai && cd ~/invokeai
uv venv --relocatable --prompt invoke --python 3.12 --python-preference only-managed .venv
source .venv/bin/activateUsing CPython 3.12.14 Creating virtual environment at: .venv
InvokeAI'ı CUDA 12.8'li PyTorch ile birlikte kurun. Bizim bağlantımızda bu adım yaklaşık 2 dakika sürdü; ortam 8 GB yer kaplar.
uv pip install invokeai==6.14.2 --python 3.12 --python-preference only-managed --torch-backend=cu128 --force-reinstallNVIDIA 20 serisi ve daha eski kartlarda paket adını invokeai[xformers]==6.14.2 olarak yazın; xformers bu kartlarda belleği azaltır ve hızı artırır.
InvokeAI 6.14.2, Starlette'in yeni sürümleriyle çalışmıyor; sabitlemezseniz arayüz "System disconnected" uyarısında kalır. Testimizde bu komutla sorun çözüldü.
uv pip install starlette==1.7.0Bu adım geçici bir çözümdür; InvokeAI'ın sonraki sürümlerinde gerekmeyebilir. Güncelledikten sonra arayüz bağlanıyorsa atlayabilirsiniz.
Sanal ortamı yeniden açıp InvokeAI'ı başlatın ve tarayıcıda yazdığı adresi açın. Bir sonraki açılışta önce cd ~/invokeai ve source .venv/bin/activate komutlarını çalıştırmanız gerekir.
deactivate && source .venv/bin/activate
invokeai-web --root ~/invokeaiInvoke running on http://127.0.0.1:9090 (Press CTRL+C to quit)
Başlangıç kaydındaki "Using torch device" satırı ekran kartınızın adını göstermeli. CPU yazıyorsa PyTorch ekran kartını görmüyor demektir.
Tarayıcıda Model Manager › Add Model ekranını açın. Starter Models sekmesinden bir SDXL modeli indirin ya da URL or Local Path sekmesine elinizdeki model dosyasının yolunu yazın.
/home/kullanici/Fooocus/models/checkpoints/juggernautXL_v8Rundiffusion.safetensorsFooocus ya da ComfyUI modellerini kullanıyorsanız In-place install (local only) kutusunu işaretleyin; işaretlemezseniz dosya InvokeAI klasörüne taşınır ve öteki arayüz onu bulamaz. Biz Fooocus'un modelini bu yolla ekledik.
InvokeAI tarayıcınızda http://127.0.0.1:9090 adresinde açılır; başlatıcıyla kurduysanız uygulama penceresi kendisi açılır. İlk açılışta yüklü model olmadığı için önce bir model eklemeniz gerekir.
models klasörüne taşır ve öteki arayüz modeli bulamaz.Ctrl + Enter) basın. Varsayılan ayarlar SDXL için 30 adım, CFG 7,5 ve 1024×1024'tür.outputs altında saklanır. Görselin üzerindeki menüden istemi ve ayarları geri yükleyebilir ya da görseli tuvale gönderip düzenleyebilirsiniz.Sitemizdeki görsel promptlarını InvokeAI'de deneyebilirsiniz; promptu İngilizceye çevirerek yazmak daha iyi sonuç verir.
Ekranda gördüğünüz hata metnine tıklayın; nedeni ve çözümü açılır.
Neden: Elle kurulumda gelen yeni Starlette sürümü (1.8 ve üzeri) InvokeAI 6.14 ile uyumsuz. Sunucu açılır ama arayüz bağlanamaz, kayıtta "Exception in ASGI application" yazar.
Çözüm: Sanal ortam açıkken Starlette'i 1.7.0 sürümüne sabitleyin ve InvokeAI'ı yeniden başlatın. Sorun InvokeAI deposunda bildirildi; sonraki sürümlerde düzelmesi bekleniyor.
uv pip install starlette==1.7.0
invokeai-web --root ~/invokeaiNeden: InvokeAI kurulumla model getirmez; Generate ekranında seçilecek model yok.
Çözüm: Model Manager › Add Model ekranından bir başlangıç modeli indirin ya da URL or Local Path sekmesine elinizdeki .safetensors dosyasının yolunu yazın. Başka bir arayüzün modeliyse In-place install kutusunu işaretleyin.
Neden: Ubuntu ve Debian'da Python'un sanal ortam paketi (python3-venv) kurulu değil; python3 -m venv bu yüzden başarısız olur.
Çözüm: Bu sayfadaki gibi uv kullanın; resmî elle kurulum da uv ile yapılır, yönetici yetkisi istemez ve InvokeAI'nin istediği Python 3.12'yi kendisi indirir.
uv venv --relocatable --prompt invoke --python 3.12 --python-preference only-managed .venvNeden: Ekran kartının belleği modele yetmiyor; InvokeAI modeli parça parça ekran kartına taşıyor. Bu bir hata değil, düşük VRAM uyarısıdır ama üretimi yavaşlatır.
Çözüm: Ekran kartını kullanan uygulamaları kapatın, daha küçük bir model (SD 1.5) ya da daha düşük çözünürlük deneyin. 16 GB ve üzeri RAM'iniz varsa invokeai.yaml dosyasındaki max_cache_ram_gb ayarıyla model önbelleğini büyütmeyi deneyebilirsiniz; resmî belge çoğu durumda bu ayarı otomatik bırakmayı öneriyor. Eski sürümlerdeki ram ayarı artık kullanılmıyor.
# ~/invokeai/invokeai.yaml
max_cache_ram_gb: 8Neden: Seçilen model, çözünürlük ya da toplu üretim sayısı ekran kartının belleğine sığmıyor.
Çözüm: Görsel sayısını 1'e, çözünürlüğü modelin önerdiğine (SDXL için 1024×1024) indirin ve ekran kartını kullanan diğer uygulamaları kapatın. Resmî belge bu hatada invokeai.yaml dosyasındaki device_working_mem_gb değerini (varsayılan 3) artırmayı öneriyor. FLUX.1 modelleri en az 10 GB VRAM ister.
# ~/invokeai/invokeai.yaml
device_working_mem_gb: 4Başlatıcıyla kurduysanız başlatıcıyı açıp kurulum seçeneğini yeniden çalıştırın; yeni sürümü seçip mevcut klasörü gösterdiğinizde modelleriniz ve görselleriniz korunur. Elle kurulumda sanal ortam açıkken kurulum komutunu yeni sürüm numarasıyla tekrar çalıştırın (ör. uv pip install invokeai==6.14.2 --python 3.12 --python-preference only-managed --torch-backend=cu128); veritabanı ilk açılışta kendisi güncellenir.
Elle kurulumda InvokeAI klasörünü silmeniz yeter (Linux'ta rm -rf ~/invokeai); silmeden önce outputs klasöründeki görselleri ve models klasöründeki modelleri yedekleyin. "In-place" eklediğiniz modeller kendi yerlerinde kalır. uv'nin indirdiği Python ve paket önbelleği uv cache clean ile temizlenir. Başlatıcı Windows'ta Ayarlar › Uygulamalar'dan kaldırılır; seçtiğiniz InvokeAI klasörü yerinde kalır, isterseniz elle silin.
Python ortamı yaklaşık 8 GB, bir SDXL modeli yaklaşık 6,9 GB yer kaplar. FLUX modelleri 12–24 GB arası olabilir; kullanmadığınız modelleri Model Manager'dan silebilirsiniz.
OSI onaylı lisans: kodu kullanabilir, değiştirebilir ve dağıtabilirsiniz.
InvokeAI'nin kodu Apache-2.0 lisanslıdır: Ticari projeler dahil ücretsiz kullanabilir, değiştirebilir ve dağıtabilirsiniz. Ürettiğiniz görsellerin kullanım koşullarını kullandığınız model belirler: SDXL'in lisansı (CreativeML Open RAIL++-M) ticari kullanıma izin verir, FLUX.1 [dev] gibi bazı modellerin lisansı ise ticari kullanımı yasaklar. Model Yöneticisi'ndeki "External Providers" sekmesi ücretli bulut hizmetlerine bağlanır; kullanmazsanız her şey bilgisayarınızda kalır.
Bu bölüm bilgilendirme amaçlıdır, hukuki görüş değildir. Ticari bir işte kullanmadan önce yazılımın ve indirilen modelin lisans metnini okuyun.
Midjourney'e benzer sade arayüzüyle bilgisayarınızda internetsiz ve sınırsız görsel üreten ücretsiz Stable Diffusion XL yazılımı.
Düğüm tabanlı iş akışlarıyla SDXL, FLUX, Qwen Image ve video modellerini bilgisayarınızda çalıştıran en kapsamlı açık kaynak yapay zekâ arayüzü.
Aynı işi tarayıcıda yapan bulut araçları; kurulum gerektirmez ama çoğunda kullanım sınırı ya da ücretli paket vardır.
Midjourney
Estetik ve stil gücüyle öne çıkan metinden görsel üretim platformu; V8 ailesiyle hızlı HD üretim, görselden kısa video, Editor ve kişiselleştirme profilleri sunar.
Leonardo.Ai
Canva'nın 2024'te satın aldığı, kendi Lucid ve Phoenix modelleriyle birlikte Veo, Kling, Nano Banana gibi modellere tek yerden erişim sunan görsel ve video üretim platformu.
Krea AI
Kendi Krea 3 modelinin yanında Nano Banana, Seedance ve FLUX gibi birçok görsel ve video modelini tek arayüzde toplayan; gerçek zamanlı üretim, büyütme ve ajanla çalışan yaratıcı platform.
ComfyUI düğüm tabanlıdır, en geniş model desteğine sahiptir ve düşük VRAM'de daha hızlıdır. InvokeAI ise katmanlı tuval, galeri ve model yöneticisiyle bir çizim programı gibi çalışır; görseli tuvalde adım adım düzenlemek için daha rahattır. Testimizde aynı SDXL görseli ComfyUI'de 36, InvokeAI'de 70 saniyede üretildi.
Ayarlardan dil olarak Türkçe seçilebiliyor ama çevirinin büyük bölümü eksik; menülerin çoğu İngilizce kalıyor. Modeller istemleri İngilizce anlar; isteminizi İngilizceye çevirerek yazın.
Çalışır ama yavaştır. Resmî gereksinim SDXL için 8 GB VRAM'dir. Test bilgisayarımızda (RTX 3050 Laptop, 4 GB VRAM, 16 GB RAM) SDXL ile 1024×1024 görsel bellek hatası olmadan yaklaşık 70 saniyede üretildi. 4 GB kartlarda SD 1.5 modelleri daha akıcıdır.
Evet. Model Manager › Add Model › URL or Local Path sekmesine Fooocus'un models/checkpoints klasöründeki dosyanın yolunu yazın ve In-place install kutusunu işaretleyin. Dosya yerinde kalır; Fooocus ve InvokeAI aynı dosyayı kullanır. Kutu işaretli değilse InvokeAI dosyayı kendi klasörüne taşır ve Fooocus modeli bulamaz.
Resmî belge yeni başlayanlara Invoke Community Edition başlatıcısını öneriyor; Python'u ve paketleri kendisi kurar, güncellemeyi de yönetir. Elle kurulum, sürümü ve paketleri kendiniz denetlemek istediğinizde ya da başlatıcının çalışmadığı sistemlerde işe yarar.
