Biraz satış Konusu gibi oldu ama "Tamamen Ücretsiz" Kendim için ürettiğim RankiTube Pro sadece bir modülünün rendelenmiş halidir sahne anlatımlarında kullanabilirsiniz.
Program açık kaynak kodludur istediğiniz gibi dağıtabilir kullanabilirsiniz üreticiye atıfta bulunmak size kalmış . Bu programı kendi projelerinizi geliştirmekte kullanabilirsiniz TİCARİ PROGRAMLARDA DEĞİL ticari programlarda kullanamak için iletişime geçebilirsiniz yine ücretsiz olacaktır sadece atıfta bulunmanızı isteyeceğim.
══════════════════════════════════════════════════ ════════════
RankiTube Pro Render Modülü · ÖZELLİKLER
══════════════════════════════════════════════════ ════════════
🎨 GÖRSEL ÜRETİMİ
Stable Diffusion XL (SDXL) ile yüksek kaliteli görsel üretimi
Tamamen yerel ekran kartında (GPU) çalışır, internete çıkmaz
Sınırsız üretim görsel başına ücret veya günlük limit yok
Profesyonel ayarlar hazır gelir (dpmpp_2m + karras örnekleyici),
ekstra ayarla uğraşmadan temiz sonuç
⚙ ÜRETİM MODLARI
Tekli görsel her iş için 1 görsel
Çiftli görsel her iş için 2 görsel
▸ Bağlı: aynı seed + geniş/yakın çekim = tutarlı tek sahnenin iki açısı
▸ Bağımsız: farklı seed = iki ayrı varyasyon
Çözünürlük seçenekleri: 1344×768 (yatay), 768×1344 (dikey),
1024×1024 (kare), 1216×832 (3:2)
Adım sayısı ayarı (kalite/hız dengesi)
Olumlu + olumsuz (negatif) prompt desteği
Model (checkpoint) seçimi kurulu tüm modeller otomatik listelenir
📋 KUYRUK SİSTEMİ
Birden çok promptu sıraya al (her satır = ayrı bir iş)
Biri bitince diğeri otomatik başlar (sıralı üretim)
Bellek taşmasını (OOM) önlemek için tek tek üretim
Canlı durum takibi: Bekliyor / Üretiliyor / Bitti / Hata
Bekleyen işleri tek tek silme, bitenleri/tümünü temizleme
🖼 GALERİ
Üretilen tüm görseller tek klasörde (images/) toplanır
Galeri sekmesinde küçük önizlemeler
Tıkla → tam boyut görüntüle
Program kapanıp açılsa bile görseller korunur
🔎 GEREKSİNİMLER (akıllı kurulum yardımcısı)
Ekran kartını OTOMATİK tanır (AMD / NVIDIA / Intel)
Karta göre doğru motoru önerir (DirectML / CUDA / CPU)
Eksik bileşenleri ✓/✗ ile listeler (Python, ComfyUI, PyTorch, model)
Net sürüm numaraları + tek tıkla indirme sayfası
Mümkün olanları kendisi kurar:
▸ PyTorch'u ComfyUI'nin sanal ortamına kurar
▸ SDXL modelini otomatik indirir
▸ ComfyUI'yi doğru bayrakla (örn. --directml) başlatır
📚 REHBER & YARDIM
"Rehber" sekmesi: AI görsel üretiminin A'dan Z'ye anlatımı
(difüzyon mantığı, prompt/seed/adım/CFG/örnekleyici kavramları,
iyi prompt ipuçları, sorun giderme)
"Yardım" sekmesi: hızlı kullanım kılavuzu
🎨 ARAYÜZ
Windows masaüstü uygulaması (tarayıcı tabanlı değil)
Karanlık / Aydınlık tema (tek tıkla geçiş)
RankiTube Pro renk paleti
ComfyUI bağlantı durumu göstergesi (yeşil/kırmızı)
🧰 EK ARAÇLAR
Gereksinim-Testi.bat Python yüklü olmasa bile çalışan bağımsız
sistem kontrolü (PowerShell tabanlı)
Sıfır ek kütüphane sadece Python (Tkinter yerleşik)
───────────────────────────────────────────── ─
Ücretsizdir · RankiTube Pro tarafından sunulur
───────────────────────────────────────────── ─
Render Modülü'nü (ComfyUI + SDXL) çalıştırmak için gereken minimum ve önerilen sistem:
🖥 Minimum vs Önerilen
BileşenMinimumÖnerilen
İşletim sistemiWindows 10/11 (64-bit)Windows 11 (64-bit)
Ekran kartı (GPU)6 GB VRAM (NVIDIA) / 8 GB (AMD DirectML)812 GB+ VRAM
RAM8 GB16 GB+
Boş disk~15 GB25 GB+ (SSD)
Python3.10
3.12 (3.13/3.14 olmaz)
İnternetSadece ilk kurulum için
🎮 Ekran kartına göre notlar
- NVIDIA (CUDA): En verimli. 6 GB VRAM ile SDXL çalışır, 8 GB+ rahat.
- AMD (DirectML): Daha az verimli, VRAM'in biraz fazla olması iyi (8 GB+). Senin RX 7800 XT (16 GB) önerilenin çok üstünde sorunsuz.
- Intel (DirectML): Çalışır ama yavaş.
- GPU yok / CPU: Çalışır ama çok yavaş (görsel başına dakikalarca) önerilmez.
💾 Disk dökümü (yaklaşık)
- Python: ~0.1 GB
- ComfyUI + PyTorch: ~36 GB
- SDXL Base modeli: 6.5 GB
- Üretilen görseller: her biri ~12 MB
⏱ Performans beklentisi (1344×768, 24 adım)
- İyi NVIDIA / RX 7800 XT: ~12 dk (ilk üretim model yüklemesiyle), sonrası daha hızlı
- Zayıf GPU: 35 dk
- CPU: 10+ dk (önerilmez)
Not: Bu sayıların hepsi
ComfyUI + SDXL içindir; Render Modülü'nün kendisi neredeyse hiç kaynak kullanmaz (Tkinter, birkaç MB).
DOWLOAD