Türk Mitolojisi Kapsamında Stable Diffusion ile Üretilen Yapay Zekâ Görselleri ve Renk-Duygu İlişkisi

Öz

Çeşitli yapay zekâların ortaya çıkışıyla birlikte görsel üretme süreci de değişikliğe uğramaktadır. Yaratıcılık kavramını içinde barındıran görsel tasarım sürecine, yapay zekânın da dâhil olmasıyla çeşitli tartışmalar yaşanmaktadır. Yapay zekânın geliştirilmesi için kullanılan deneysel yöntemler arasında görsel tasarım süreci de yer almaktadır. Yaratıcılık ve görsel tasarım sürecinde teknolojinin rolü yeni sorgulamalara konu olmaktadır. Duygu-renk ilişkisi, gözlemcinin bir rengi algıladığında zihninde ortaya çıkan duygu olarak tanımlanmaktadır. Görsel süreçlerin güçlü bir duygusal yönü olan renk, görsel bilginin ifade edilmesinde kullanılabilecek büyük bir etkiye sahiptir. Renk kavramı görsel üretiminde, anlamlandırma süreci içerisinde önemli rol oynamaktadır. Yapay zekânın ürettiği görsellerde renk-duygu ilişkisinin saptanması ve renklerin analiz edilmesi çalışmanın amacını oluşturmaktadır. Çalışma; Stable Diffusion yapay zekâ modeli ile üretilen, Türk mitolojisindeki hayvan figürlerinin illüstrasyon çıktılarını oluşturarak bu görseller üzerinde renk-duygu ilişkisinin incelenmesini kapsamaktadır. Temel problem olarak. Yapay zekânın görsel üretim sürecinde kullandığı renklerin anlatıdaki rolü nedir sorusundan yola çıkılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• renk
• duygu
• yapay zekâ
• stable diffusion
• Türk mitolojisi.

Artificial Intelligence Images Produced with Stable Diffusion and The Color-Emotion Relationship within the Scope of Turkish Mythology

Öz

With the emergence of various artificial intelligence tools, the visual production process is undergoing a transformation. Various debates have arisen regarding the integration of artificial intelligence into the visual design process, which inherently encompasses the concept of creativity. The visual design process is also among the experimental methods employed for the development of artificial intelligence. Consequently, the role of technology in creativity and the visual design process has become the subject of new lines of inquiry. The emotion-color relationship is defined as the emotion that arises in the observer's mind upon perceiving a color. Color, constituting a powerful emotional aspect of visual processes, possesses a significant influence that can be utilized in the expression of visual information. The concept of color plays a crucial role within the signification process in visual production. The aim of this study is to identify the emotion-color relationship and analyze the colors in visuals generated by artificial intelligence. The study encompasses the examination of the emotion-color relationship in the illustration outputs of animal figures from Turkish mythology, generated using the Stable Diffusion artificial intelligence model. The primary research problem addresses the question: 'What is the role of the colors used by artificial intelligence during the visual production process within the narrative'.

Anahtar Kelimeler

• color
• emotion
• artificial intelligence
• stable diffusion
• Turkish mythology.

Kaynakça

1. Adaş, E., & Erbay, B. (2022). Yapay zekâ sosyolojisi üzerine bir değerlendirme. Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21(1), 326-337.
2. Alici, N. ve Göker Paktaş, M. (2020). İç mekânda renk algısı ve psikolojiye etkileri. Modular Journal, 3 (1), 89-105.
3. Arıkan, E. N. Y., & Dikener, O. (2023). Türk resminde Onlar Grubu ressamlarının resimlerindeki renk yapılarının incelenmesi. Selçuk Üniversitesi Türkiyat Araştırmaları Dergisi, (60), 1-24.
4. Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71-88.
5. Artut, S. (2019). Yapay zekâ olgusunun güncel sanat çalışmalarındaki açılımları. İnsan ve İnsan, 6(22), 767-783.
6. Çoruhlu, Y. (1999) Türk mitolojisinin ABC’si. İstanbul: Kabalcı Yayınevi.
7. Doğru, M. S., Yılmaz Arıkan, E. N., & Taydaş, O. (2021). Biçim-stil bağlamında animasyon filmde renk-duygu ilişkisi: komşum totoro örneği. İdil Dergisi, 79(02), 390-406.
8. Hilliard, B. (2013). Colour psychology, Erişim adresi: http://www.seahorses consulting.com/DownloadableFiles/ColourPsychology.pdf [Erişim Tarihi: 15.01.2026].

9. Karabulut, B. (2021). Yapay zekâ bağlamında yaratıcılık ve görsel tasarımın geleceği. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 20(79), 1516-1539 [Erişim Tarihi: 15.01.2026].
10. Karakurt, D. (2012). Türk mitolojisi ansiklopedisi. Erişim adresi: https://drmurataydin.com/turk-mitoloji- ansiklopedisit.pdf
11. Köroglu, Y. (2017). Yapay zekâ’nın teorik ve pratik sınırları. İstanbul: Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi, 1-10.
12. Ögel, B. (1995). Türk Mitolojisi. C II. Ankara: Türk Tarih Kurumu Basımevi.
13. Özkartal, M. (2012). Türk destanlarında geçen halı anlatımları, halılardaki hayvan motifleri ve renklerinin dili. Arış Dergisi, (8), 92-101.
14. Öztürk, K., & Şahin, M. E. (2018). Yapay sinir ağları ve yapay zekâ’ya genel bir bakış. Takvim-i Vekayi, 6(2), 25-36.
15. Pirim, A. G. H. (2006). Yapay zekâ. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 1(1), 81-93.
16. Plutchick, R. (1988). Emotions and psychopathology. Springer.
17. Plutchik, R. (1990). Emotions and psychotherapy: A psychoevolutionary perspective. In R. Plutchik & H. Kellerman (Eds.), Emotion: Theory, research, and experience (Vol. 5, pp. 3–41). California: Academic Press.
18. Plutchik, R. (1997). The circumplex as a general model of the structure of emotions and personality. In R. Plutchik & H. R. Conte (Eds.), Circumplex models of personality and emotions (pp. 17–47). Washington, DC: American Psychological Association.
19. Plutchik, R. (2000). A psychoevolutionary theory of emotion.
20. In Emotions in the practice of psychotherapy (pp. 59–81). Washington, DC: American Psychological Association.
21. Plutchik, R. (2001). The nature of emotions. American Scientist, 89, 344–350.
22. Rombach, R., Blattmann, A., Lorenz, D., Esser, P., & Ommer, B. (2022). High-resolution image synthesis with latent diffusion models.
23. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 10684–10695).
24. Tang, R., Liu, L., Pandey, A., Jiang, Z., Yang, G., Kumar, K., ... & Ture, F. (2022). What the DAAM: Interpreting stable diffusion using cross attention. (Preprint).
25. Yıldırım, M. (1998). Bulanık mantık yapay sinir ağı ile doğrusal olmayan sistem modelleme. (Yüksek Lisans Tezi, Kocaeli Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü). YÖK Tez Merkezi.
26. Yılmaz, A. (2022) Yapay Zekâ (11.Baskı). İstanbul: KODLAB Yayınevi.
27. Zheng, L., Yuan, J., Yu, L., & Kong, L. (2024). A reparameterized discrete diffusion model for text generation. Published as a conference paper at COLM. arxiv.org/pdf/2302.05737.