Midjourney, metinden görsele dönüşüm yapan bir yapay zekâ (YZ) hizmetidir. Kullanıcıların metin tabanlı komutlar (prompt) girerek görsel içerik üretmesine olanak tanır. Hizmet, aynı isimle faaliyet gösteren bağımsız bir araştırma laboratuvarı tarafından geliştirilmiştir ve ilk kez Temmuz 2022’de beta sürümüyle kamuoyuna sunulmuştur. Midjourney’e erişim öncelikle Discord platformu üzerinden sağlanmakta iken 2024 itibarıyla web tabanlı bir arayüz de kullanılabilir hâle gelmiştir.

Kuruluş ve Gelişim Süreci

Midjourney, Leap Motion’un da kurucularından olan David Holz tarafından kurulmuştur. Geliştirme sürecine katkıda bulunan isimler arasında Jim Keller (işlemci mühendisi), Nat Friedman (eski GitHub CEO’su) ve Philip Rosedale (Second Life’ın kurucusu) yer almaktadır. Midjourney, 2022 yazında açık betaya geçerek geniş bir kullanıcı kitlesine ulaşmıştır. Platform, herhangi bir dış yatırım almadan faaliyetlerini sürdürmektedir.

Çalışma Mekanizması

Midjourney, büyük dil modelleri (LLM) ve difüzyon modelleri (diffusion models) temelinde çalışır. Kullanıcının yazdığı metin, önce vektör formuna dönüştürülerek dijital bir gösterim elde edilir. Bu vektör, rastgele gürültüyle başlayan bir görseli yönlendirme sürecinde kullanılır. Difüzyon modeli, bu gürültüyü azaltarak anlamlı bir görsel üretir. Görseller, yüksek performanslı grafik işlem birimleri (GPU) aracılığıyla işlenir.

Difüzyon Modeli

Difüzyon modeli, yapay zekâ tabanlı görüntü üretiminde kullanılan ve görüntüleri rastgele gürültüden başlayarak adım adım anlamlı görsellere dönüştüren bir tür generatif modeldir. Temel çalışma mantığı, bir veri örneğini bozulmuş bir forma dönüştürmek ve ardından bu bozulmayı tersine çevirerek orijinal veya yeni bir görüntü üretmektir. Özellikle latent diffusion models (örtük difüzyon modelleri) şeklinde uygulandığında yüksek çözünürlüklü ve detay seviyesi yüksek sonuçlar üretilebilir.

Model, gerçek görüntülere rastgele gürültü ekleyerek eğitilir. Daha sonra bu bozulmuş görüntülerden yola çıkarak tersine difüzyon süreciyle yeni görseller oluşturur. İşlemler, piksel düzeyinde değil, çok boyutlu bir gizil alanda gerçekleştirildiği için işlem süresi ve verimlilik açısından avantaj sağlar.

Çalışma Aşamaları

Gürültü Ekleme (Noising)

Model, öncelikle gerçek görüntülere kontrollü biçimde rastgele gürültü ekler. Bu süreç birkaç aşamada ilerler ve sonunda beyaz gürültüye yakın görseller elde edilir. Bu aşama, modelin öğrenme sürecinde kullanılır.

Tersine Difüzyon (Denoising veya Sampling)

Eğitim aşamasını tamamladıktan sonra model, gürültüden yola çıkarak bu bozulmuş görüntüyü kademeli olarak temizler. Bu süreçte, kullanıcının sağladığı metin girdisi (prompt) rehberlik eder. Model, her adımda biraz daha az gürültülü bir görüntü oluşturarak son aşamada istenilen görüntüyü üretir.

Latent Alan (Latent Space) Kullanımı

Geleneksel difüzyon modelleri doğrudan piksel bazlı çalışırken, latent difüzyon modelleri, işlemleri daha düşük boyutlu, yoğun temsillere sahip bir gizil alanda gerçekleştirir. Bu sayede hesaplama maliyeti azalır, işlem hızı artar ve yüksek çözünürlüklü görüntülerin üretimi kolaylaşır.

Uygulama Alanları

Difüzyon modelleri, metinden görüntü üretimi (text-to-image), görüntü iyileştirme (image upscaling), tarz aktarımı (style transfer) ve ses sentezi gibi alanlarda kullanılır. Midjourney, DALL·E 2, Stable Diffusion ve Imagen gibi sistemlerin temelinde bu tür modeller yer almaktadır.

Avantajları ve Özellikleri

• Yüksek çözünürlüklü ve detay seviyesi yüksek görüntüler üretebilir.
• Rastgelelik içermesi nedeniyle çeşitli çıktılar üretmeye uygundur.
• Diğer generatif modellere kıyasla daha stabil ve esnek sonuçlar verebilir.
• Görsel üretim sürecinde stil çeşitliliği ve kullanıcı girdisine duyarlılık açısından çeşitli olanaklar sağlar.

Kullanım Şekli ve Araçlar

Midjourney'e erişim için hesap oluşturulması gerekmektedir. Görsel üretimi için komut yazılır. Komutun ardından gelen açıklayıcı metin doğrultusunda dört farklı görsel üretilir. Kullanıcı, bu görseller üzerinde büyütme (upscale), çeşitlendirme (variation), yakınlaştırma veya uzaklaştırma gibi işlemler yapabilir.

Sürüm Yapısı ve Modlar

Midjourney, farklı sürümler aracılığıyla çalışır. 1'den 7'ye kadar olan versiyonlar kullanıcıların ihtiyaçlarına göre seçilebilir. Örneğin, 6.1 sürümü varsayılan olarak kullanılmaktadır. "Niji" adı verilen özel model, anime ve illüstratif tarzda görseller oluşturmak için kullanılır. Kullanıcılar bu modeli --niji parametresiyle aktive edebilir.

Kişiselleştirme Özellikleri

Kullanıcılar, oluşturdukları görselleri klasörlerde düzenleyebilir, ayarlar sekmesi üzerinden çözünürlük, stil, hız ve mod gibi parametreleri değiştirebilir. Stil Referansı özelliği, başka görsellerin görsel stilini kullanıcının yeni oluşturacağı görsellere uygulama olanağı sunar.

Abonelik ve Fiyatlandırma

Midjourney, ücretsiz bir sürüm sunmamakta; hizmetten yararlanmak için abonelik gerekmektedir. 2025 itibarıyla dört ana abonelik planı bulunmaktadır:

• Basic Plan: Aylık 10 USD – 3,3 saatlik hızlı GPU süresi.
• Standard Plan: Aylık 30 USD – 15 saatlik hızlı GPU süresi, sınırsız yavaş mod.
• Pro Plan: Aylık 60 USD – 30 saatlik hızlı GPU süresi, sınırsız yavaş mod, gizli mod.
• Mega Plan: Aylık 120 USD – 60 saatlik hızlı GPU süresi, sınırsız yavaş mod, gizli mod.

Gizlilik ve Topluluk Etkileşimi

Varsayılan olarak oluşturulan tüm görseller, Midjourney topluluğuyla paylaşılır. Gizlilik isteyen kullanıcılar, yalnızca üst seviye aboneliklerde bulunan gizli mod seçeneğini kullanabilir. Kullanıcılar, Discord üzerinden topluluk üyeleriyle etkileşime geçebilir, destek alabilir veya topluluk tarafından düzenlenen temalı odalara katılabilir.

Yasal ve Etik Tartışmalar

Midjourney, eğitim sürecinde telifli görsellerden yararlandığı gerekçesiyle çeşitli eleştirilerle karşılaşmıştır. Görsellerin kamuya açık hâlde üretilmesi, gizlilik ve telif hakkı tartışmalarına neden olmaktadır. Bununla birlikte, bu durumun adil kullanım kapsamında değerlendirilip değerlendirilemeyeceği hukuki olarak tartışmaya açıktır.