Temel Mimari
Modern video üretim modelleri Diffusion Transformer (DiT) mimarisini kullanır. Ham piksel uzayı yerine VAE ile sıkıştırılmış latent uzayda çalışmak hesaplama maliyetini düşürür. Model, tüm kareleri aynı anda uzamsal+zamansal yamalar halinde işleyerek global hareket tutarlılığı sağlar. Metin koşullaması için CLIP veya T5 metin kodlayıcıları; kalite ve istem uyumu için Classifier-Free Guidance (CFG) kullanılır.
Önemli Modeller
Sora (OpenAI, 2024): Uzamsal-zamansal yama yaklaşımıyla 60 saniyelik klipler üretebilen ilk büyük DiT tabanlı model. Veo / Veo 2 (Google DeepMind, 2024-2025): Yerel ses sentezi dahil tek geçişte video üretimi. Kling (Kuaishou): Güçlü hareket kalitesi ve görüntü referansı desteği. Stable Video Diffusion (Stability AI): Açık ağırlıklı, görüntüden-videoya latent difüzyon modeli. Gen-2 (Runway): Erken nesil metin/görüntüden-videoya model.
Teknik Zorluklar
Zamansal tutarlılık (temporal consistency) en kritik sorundur: nesnelerin, yüzlerin ve arka planların tüm kareler boyunca sabit kalması gerekir. Uzun video üretimi (>30 saniye) hâlâ çözüm bekleyen bir alandır. Fizik simülasyonu, kamera hareketi kontrolü ve ses-görüntü senkronizasyonu diğer açık araştırma konularıdır.
Uygulama Alanları
Film ve reklam ön görselleştirmesi, sosyal medya içerik üretimi, oyun sinematikleri ve varlık üretimi, eğitim videoları, ürün tanıtımları ve e-ticaret, bilimsel görselleştirme. 2025-2026 itibarıyla lider modeller 1080p-4K kalitesinde, senkronize sesli 8-20 saniyelik klipler üretebilmektedir.