stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
هيفاء النجار
مسيرتها العملية

شغلت هيفاء النجار المناصب التالية:
* المديرة العامة لمدرسة الأهلية (1994-حتى الآن)
* المديرة العامة لمدرستي الأهلية والمطران (2008-حتى الآن)
* مسؤولة البحث والتطوير في المدرسة الأهلية (1993-1994)
* المدير المالي والإداري في المدرسة الأهلية (1992-1994)
* مديرة روضة الأهلية والمطران (1984-1992)
* عضو عضو مجلس امانة عمان (2007-2010)
* عضو المجلس الاعلى للشباب (2006-2008)
* عضو المجلس الاقتصادي والاجتماعي (2009- حتى الآن)
*عضو مجلس التربية والتعليم (2011- حتى الآن)
* عضو مجلس الأعيان الخامس والعشرون.
* عضو مجلس الاعيان السادس والعشرون
* عضو مجلس الاعيان الثامن والعشرون.
جوائز وشهادات فخرية

وسام الحسين للعطاء المتميّز (2001)
جائزة الحسن بن طلال للتّميّز الأكاديميّ (2002)
جائزة عضو مجلس الأمناء المؤسس لأكاديمية الملك مقدمة من جلالة الملك عبد الله الثاني وأكاديمية الملك (12 تموز 2006)
جائزة المجلس الأوروبيّ للمدارس الدّوليّة الدّوليّ ECIS (2009)
درع الكنيسة الأسقفيّة في القدس والشّرق الأوسط للعطاء الدّائم والخدمة المستمرّة (2011)
شهادة مع مرتبة الشّرف من الكنيسة الأسقفيّة في القدس والشّرق الأوسط (1998)
NGC 4834

| NGC 4834 | NGC 4834 |
| --- | --- |
 :  
الكوكبة: السلوقيان  
رمز الفهرس: NGC 4834 (الفهرس العام الجديد) 2MASX J12562525+5217453 (Two Micron All-Sky Survey, Extended source catalogue) PGC 44136 (فهرس المجرات الرئيسية) MCG+09-21-067 (فهرس المجرات الموروفولوجي) Z 270-34 (فهرس المجرات وعناقيد المجرات) Z 1254.2+5234 (فهرس المجرات وعناقيد المجرات) UZC J125625.2+521746 (فهرس زفيكي المحدّث) SDSS J125625.28+521745.1 (مسح سلون الرقمي للسماء) LEDA 44136 (ليون-ميودون قاعدة بيانات خارج المجرة) SDSS J125625.27+521745.1 (مسح سلون الرقمي للسماء) Gaia DR2 1569654489052714880 (جايا داتا الإصدار 2)  
المكتشف: ويليام هيرشل  
تاريخ الاكتشاف: 26 أبريل 1789  
الانزياح الأحمر: 0.03752   
شاهد أيضًا: مجرة، قائمة المجرات: شاهد أيضًا: مجرة، قائمة المجرات
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
NGC 4834 في الفهرس العام الجديد، هي مجرة، تقع في كوكبة السلوقيان. اكتشفت في 26 أبريل 1789 بواسطة ويليام هيرشل.
مراجع

↑  VizieR (بالإنجليزية), QID:Q1662358
↑  Christopher P. Ahn; Rachael Alexandroff; Carlos Allende Prieto; et al. (19 Nov 2012). "The ninth data release of the Sloan Digital Sky Survey: first spectroscopic data from the SDSS-III baryon oscillation spectroscopic  survey". The Astrophysical Journal Supplement Series (بالإنجليزية). 203 (2): 21. arXiv:1207.7137. Bibcode:2012ApJS..203...21A. DOI:10.1088/0067-0049/203/2/21. ISSN:0067-0049. QID:Q57630701.
أنجولار جي إس

أنجولار جي إس
الشعار
| 0 | 1 |
| --- | --- |
نوع:  إطار عمل  مكتبة جافا سكريبت  مكتبة برمجية 
المنصة:  منصة ويب 
توقف الدعم:  7 أبريل 2022 
النموذج المصدري:  حقوق التأليف والنشر محفوظة 
المطورون:  جوجل 
موقع الويب:  angularjs.org (الإنجليزية) 
| 0 | 1 |
| --- | --- |
ضمان الجودة:  إدماج مستمر 
لغة البرمجة:  جافا سكريبت 
الإصدار الأول:   20 أكتوبر 2010   
الإصدار الأخير:   1.8.3  (7 أبريل 2022)  
المستودع:  github.com… 
الرخصة:  رخصة إم آي تي 
| 0 | 1 |
| --- | --- |
اشتقاقات:  أنجولار 
تأثر بـ:  تايب سكريبت 
تعديل - تعديل مصدري - تعديل ويكي بيانات
أنجولار جي إس (بالإنجليزية: AngularJS)‏ (الشائع الإشارة لها بـ "Angular") هو إطار عمل تطبيقات ويب مفتوح المصدر محفوظ لجوجل ومجتمع من المطورين الأفراد والشركات. أنشئ هذا الإطار لمعالجة العديد من التحديات التي يواجهها تطوير تطبيقات الصفحة-الواحدة. وتهدف إلى تبسيط كل من تطوير واختبار هذه التطبيقات من خلال توفير إطار من جانب العميل (client-side framework) بمعماريات نمط-عرض-متحكم (MVC) ونمط عرض-النموذج (MVVM)، جنبا إلى جنب مع المكونات التي يشاع استخدامها في تطبيقات الإنترنت الغنية.
يعمل AngularJS اولاً من خلال قراءة صفحة لغة ترميز النص الفائق، التي تكمن فيها سمات ووسوم اضافية. Angular تفسر هذه الخواص على انها توجيهات لربط أجزاء مدخلات أو مخرجات من الصفحة إلى النموذج الذي يمثله متغيرات جافا سكريبت القياسية. قيم متغيرات جافا سكريبت هذه يمكن تعيينها يدويا ضمن الكود، أو استرجاعها من JSON resources ثابتة أو متغيرة.
وفقا لتحليلات خدمة جافاسكربت Libscore فإن هذا الإطار يستخدم في مواقع NBC, Walgreens, Intel, Sprint, ABC News ، وحوالي 8400 موقع آخر من مليون تم اختباره في يوليو 2015.
مراجع

1 2  "1.8.3 ultimate-farewell (2022-04-07)".
↑  "Discontinued Long Term Support for AngularJS".
↑  الوصول: 25 يناير 2017. وصلة مرجع: https://api.github.com/repos/angular/angular.js.
↑  الوصول: 5 أكتوبر 2016.
↑  "The angularjs Open Source Project on Open Hub: Languages Page". أهلوه. اطلع عليه بتاريخ 2018-07-19.
↑  "Release 1.8.3". 7 أبريل 2022. اطلع عليه بتاريخ 2022-07-29.
↑  "angular.js/LICENSE at master · angular/angular.js · GitHub".
↑  "The angularjs Open Source Project on Open Hub: Licenses Page". أهلوه. اطلع عليه بتاريخ 2018-07-19.
وصلات خارجية

أنجولار جي إس على موقع Open Hub (الإنجليزية)
أنجولار جي إس على موقع Free Software Directory (الإنجليزية)
في كومنز مواد ذات صلة بـ أنجولار جي إس.
بوابة برمجة الحاسوب
بوابة برمجيات
بوابة برمجيات حرة
بوابة تقانة المعلومات
| 0 | 1 |
| --- | --- |
ضبط استنادي: وطنية :  المكتبة القومية الإسرائيلية (J9U)  مكتبة الكونغرس (LCNAF)
إسحاق إتش. تايلور

| إسحاق إتش>  تايلور.(بالإنجليزية: Isaac H. Taylor)‏    | إسحاق إتش>  تايلور.(بالإنجليزية: Isaac H. Taylor)‏    |
| --- | --- |
 :  
 معلومات شخصية :  معلومات شخصية 
الميلاد: 18 أبريل 1840    
الوفاة: 18 ديسمبر 1936 (96 سنة)       هارتفيل  
مواطنة:  الولايات المتحدة  
 الحياة العملية  :  الحياة العملية  
المهنة: سياسي،  ومحامٍ  
الحزب: الحزب الجمهوري  
اللغات: الإنجليزية  
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
إسحاق إتش. تايلور هو محامي وسياسي أمريكي، ولد في 18 أبريل 1840 في New Harrisburg, Ohio ‏ في الولايات المتحدة، وتوفي في 18 ديسمبر 1936 في هارتفيل في الولايات المتحدة. نشط حزبياً في الحزب الجمهوري. وقد انتخب عضو مجلس النواب الأمريكي ‏.
مراجع

↑  Neff، William B، المحرر (1921). Bench and Bar of Northern Ohio History and Biography. Cleveland: The Historical Publishing Company. ص. 684. مؤرشف من الأصل في 2020-12-16.
في كومنز مواد ذات صلة بـ إسحاق إتش. تايلور.
| ضبط استنادي  | ضبط استنادي  |
| --- | --- |
دولية:  ملف الضبط الاستنادي الافتراضي الدَّولي (VIAF)  مركز المكتبة الرقمية على الإنترنت (WC Entities) 
وطنية:  مكتبة الكونغرس (LCNAF) 
تراجم:  الكونغرس الأمريكي (congbio) 
بوابة أعلام
بوابة السياسة
بوابة الولايات المتحدة
هارولد مارتن (سياسي)

| هارولد مارتن> (بالإنجليزية: Harold Martin)‏   . معلومات شخصية  | هارولد مارتن> (بالإنجليزية: Harold Martin)‏   . معلومات شخصية  |
| --- | --- |
الميلاد: 25 فبراير 1918     ويست نيو يورك  
تاريخ الوفاة: 19 أكتوبر 2010 (92 سنة)      
مواطنة:  الولايات المتحدة  
 مناصب :  مناصب 
 الحياة العملية  :  الحياة العملية  
المدرسة الأم: جامعة أريزونا جامعة روتجرز ذا نيو سكول جامعة ميسوري  
المهنة: سياسي  
الحزب: الحزب الديمقراطي  
اللغات: الإنجليزية  
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
هارولد مارتن (بالإنجليزية: Harold Martin)‏ هو سياسي أمريكي، ولد في 25 فبراير 1918، وتوفي في 19 أكتوبر 2010. نشط حزبياً في الحزب الديمقراطي. وقد انتخب مجلس مقاطعة بيرغن للحرفيين المختارين وانتخب عضو جمعية نيوجيرسي العامة.
مراجع

↑  Levin, Jay. "Harold Martin, former Bergen County freeholder and state Assemblyman, dies" نسخة محفوظة 2011-07-14 على موقع واي باك مشين., The Record (Bergen County), October 20, 2010. Accessed October 21, 2010.
↑  Brendan T. Byrne Archive: Interview with Harold Martin نسخة محفوظة 2010-06-12 على موقع واي باك مشين., Eagleton Institute of Politics. Accessed October 21, 2010.
بوابة أعلام
بوابة السياسة
بوابة الولايات المتحدة
آربيك

موقع آربيك من بلدية برومن
آرْبَيْك (بالهولندية: Eerbeek، يتأصل اسمها من Erbeke، من er أي التربة أو الطين وBeke أي الجدول أو التيار) هي مجمّع سكني ببلدية برومن، شرقي هولندا، وهي تعدّ 10.103 نسمة (2007). ذكرت لأوّل مرّة في كتب التاريخ عام 1046 م.
مراجع

↑     "صفحة  آربيك في  خريطة الشارع المفتوحة". OpenStreetMap. اطلع عليه بتاريخ 2024-12-04.
↑    "صفحة  آربيك في GeoNames ID". GeoNames ID. اطلع عليه بتاريخ 2024-12-04.
↑  "Woonplaatsen in Nederland 2021" (بالهولندية). Retrieved 2022-06-14.
↑  GeoNames (بالإنجليزية), 2005, QID:Q830106
↑  "معلومات عن آربيك على موقع geonames.org". geonames.org. مؤرشف من الأصل في 2020-11-05.
↑  "معلومات عن آربيك على موقع bagviewer.kadaster.nl". bagviewer.kadaster.nl. مؤرشف من الأصل في 2020-03-23.
↑  "معلومات عن آربيك على موقع enciclopedia.cat". enciclopedia.cat. مؤرشف من الأصل في 2020-11-05.
في كومنز مواد ذات صلة بـ آربيك.
بوابة جغرافيا
بوابة هولندا
برنارد كيني

| برنارد كيني> (بالإنجليزية: Bernard Kenny)‏   . معلومات شخصية  | برنارد كيني> (بالإنجليزية: Bernard Kenny)‏   . معلومات شخصية  |
| --- | --- |
الميلاد: 17 نوفمبر 1946   (78 سنة)   جيرسي سيتي  
مواطنة:  الولايات المتحدة  
 مناصب :  مناصب 
 الحياة العملية  :  الحياة العملية  
المهنة: سياسي  
الحزب: الحزب الديمقراطي  
اللغات: الإنجليزية  
تعديل مصدري - تعديل  : تعديل مصدري - تعديل  
برنارد كيني (بالإنجليزية: Bernard Kenny)‏ هو سياسي أمريكي، ولد في 17 نوفمبر 1946. انتخب عضو مجلس ولاية نيوجيرسي وانتخب عضو جمعية نيوجيرسي العامة.
مراجع

↑  Senator Kenny's Legislative Website نسخة محفوظة March 18, 2005, على موقع واي باك مشين., هيئة نيوجيرسي التشريعية. Accessed July 16, 2007.
بوابة أعلام
بوابة السياسة
بوابة الولايات المتحدة
| ضبط استنادي  | ضبط استنادي  |
| --- | --- |
دولية:  ملف الضبط الاستنادي الافتراضي الدَّولي (VIAF) 
وطنية:  مكتبة الكونغرس (LCNAF)
كيو آر بيديا

كيو آر بيديا
الشعار
| 0 | 1 |
| --- | --- |
موقع الويب:  qrpedia.org (الإنجليزية) 
نوع الموقع:  خدمة الإنترنت 
التأسيس:  9 أبريل 2011 
| 0 | 1 |
| --- | --- |
اللغة:  لغات متعددة 
ترخيص المحتوى:  رخصة إم آي تي 
| 0 | 1 |
| --- | --- |
المالك:  ويكيميديا المملكة المتحدة 
تعديل - تعديل مصدري - تعديل ويكي بيانات
كيو آر بيديا هي نظام من أنظمة ويب المحمول تستعمل فيه رموز الرد السريع (كيو آر) لإيصال مقالات ويكيبيديا إلى المستخدمين بمختلف اللغات.
انظر أيضا

رمز مربع
مراجع

↑  (بالإنجليزية) Eden, Terence. Introducing QRpedia نسخة محفوظة 19 مارس 2012 على موقع واي باك مشين.
وصلات خارجية

كيوآربيديا (QRpedia) تنشئ رموزا سريعة الاستجابة متعددة اللغات لمقالات ويكيبيديا - تقنية.كوم
في كومنز مواد ذات صلة بـ كيو آر بيديا.
بوابة إنترنت
بوابة عقد 2010
بوابة علم الحاسوب
وضع كلابي

هذا الوسيط قد لا يتقبله البعض.

رابط للوسيط
وضع كلابي هو مجموعة من الوضعيات الجنسية حيث يجلس الشريك المتلقي على أطرافه الأربعة، في حين أن الشريك المدرج يولج في مهبل أو شرج الشريك المتلقي من الخلف.
وقد استخدم هذا الوضع منذ العصور القديمة. وصف في كاماسوترا باسم «جماع البقرة» وذكر كذلك في الروض العاطر.
مزايا وعيوب

هذا الوسيط قد لا يتقبله البعض.
رابط للوسيط
في هذا الوضع، يمكن للشريك المولج رؤية جسد الشريك المولج فيه دون عائق من الخلف، مع أيدي وأرجل حرة الشيء الذي يسمح له بتحفيز أرداف الشريك المتلقي، أعضائه التناسلية، حلماته، فتحة شرجه وحتى الضرب في بعض الأحيان. بالنسبة لبعض النساء توفر هذه الوضعية أفضل تحفيز للبقعة جي، لكن فقط حد أدنى من تحفيز البظر.
تعتبر هذه الوضعية أقل حميمية في بعض الأحيان لأن إتصال الأعين والتقبيل يكونان أكثر صعوبة.
الاختلافات الكبيرة في طول الساقين بين الشريكين قد يجعل الجماع صعباً. يسبب عمق وزاوية الاختراق في هذا الوضع آلام أثناء ممارسة الجنس. يقترح المستشارون الجنسيون الحذر واستعمال المزيد من التزييت.
أضرار صحية

تؤدي ممارسة جماع الدبر في الدبر وذلك بين رجلين أو رجل وامرأة إلى عدة أضرار صحية منها:
الإصابة بالتهاب الكبد الفيروسي أ.
السيدا.
شرخ بفتحة الشرج.
تمزق وفضفضة عضلات المستقيم.
التأثير على الأعضاء التناسلية والإصابة بالعقم.
التيفوئيد الزحار.
التهاب الشرج والمستقيم.
الإصابة بالفطريات والطفيليات التناسلية.
مرض الجرب وقمل العانة.
ثئاليل الشرج.
الزهري.
حكم الإسلام في جماع الدبر

يختلف حكم الإسلام في ممارسة جماع الدبر اختلافاً جذرياً بين كون ممارسته بين رجلين أو رجل وامرأة وكذلك في مكان الإيلاج أكان الفرج أو الشرج وبين كون العلاقة شرعية أو غير ذلك.
حكم الإسلام في جماع الدبر > بين رجل وامرأة

أما إن كان في إطار علاقة غير شرعية فحكمه حكم الزنا عموماً أي التحريم، أما إن كان في إطار شرعي (زواج) ففيه هو الآخر نوعان:
جماع الدبر مع الإيلاج في الفرج: ويعرف أيضاً بالإتيان من الدبر في القبل، كان الأنصار ومن وليهم يأخذون سنة اليهود في هيئة المباشرة هذه فكانوا يرون أن من أتى امرأته من دبرها في قبلها كان الولد الناجم عن ذلك الجماع أحولاً. ولذلك كانوا يتجنبون هذا الوضع.
لا يرى فيه الفقهاء حرجاً لعموم قوله تعالى ﴿نِسَاؤُكُمْ حَرْثٌ لَكُمْ فَأْتُوا حَرْثَكُمْ أَنَّى شِئْتُمْ وَقَدِّمُوا لِأَنْفُسِكُمْ وَاتَّقُوا اللَّهَ وَاعْلَمُوا أَنَّكُمْ مُلَاقُوهُ وَبَشِّرِ الْمُؤْمِنِينَ ۝٢٢٣﴾ [البقرة:223] وقوله ﴿وَيَسْأَلُونَكَ عَنِ الْمَحِيضِ قُلْ هُوَ أَذًى فَاعْتَزِلُوا النِّسَاءَ فِي الْمَحِيضِ وَلَا تَقْرَبُوهُنَّ حَتَّى يَطْهُرْنَ فَإِذَا تَطَهَّرْنَ فَأْتُوهُنَّ مِنْ حَيْثُ أَمَرَكُمُ اللَّهُ إِنَّ اللَّهَ يُحِبُّ التَّوَّابِينَ وَيُحِبُّ الْمُتَطَهِّرِينَ ۝٢٢٢﴾ [البقرة:222] وذلك لكون الإتيان في الفرج وعدم وجود ضابط شرعي يحدد كيفية الجماع.
ودليل ذلك من السنة قول الشافعي أخبرني عمي محمد بن على بن شافع قال أخبرني عبد الله بن على بن السائب عن عمرو بن أحيحة بن الجلاح عن خزيمة ابن ثابت:
«"أن رجلا سأل النبى صلى الله عليه وسلم عن إتيان النساء في أدبارهن فقال حلال، فلما ولّى دعاه، فقال: كيف قلت في أي الخربتين أو في أي الخزرتين أو في أي  الخصفتين أمن دبرها في قبلها، فنعم، أما من دبرها في دبرها فلا إن الله لا يستحي من الحق لا تأتوا النساء أدبارهن"»
جماع الدبر مع الإيلاج: ويعرف أيضاً بالإتيان من الدبر في الدبر، وقد أجمع الفقهاء على تحريم إتيان الزوجة في دبرها أكان من قبلها أو من دبرها.
حكم الإسلام في جماع الدبر > بين رجلين

وهو ما يعرف في الاصطلاح الإسلامي بفعل قوم لوط، أي أن يتم الاتصال الجنسي بين رجلين وهو محرم مهما كانت الوضعية التي مورس بها ويعتبر مخالفاً للفطرة، قال تعالى: ﴿إِنَّكُمْ لَتَأْتُونَ الرِّجَالَ شَهْوَةً مِنْ دُونِ النِّسَاءِ بَلْ أَنْتُمْ قَوْمٌ مُسْرِفُونَ ۝٨١﴾ [الأعراف:81]
ستيبل ديفيوجن

Stable Diffusion
صورة باستخدام ستيبل ديفيوجن بأمر "صورة لرائد فضاء يمتطي حصانًا"
| 0 | 1 |
| --- | --- |
نوع:  نموذج توليد الصور من النص
سمي باسم:  نموذج الانتشار 
نظام التشغيل:  لينكس ماك أو إس مايكروسوفت ويندوز 
النموذج المصدري:  حقوق التأليف والنشر محفوظة 
المطور الأصلي:  رن واي، كومبفيز، وستابيليتي أيه آي
موقع الويب:  stability.ai… (الإنجليزية) 
| 0 | 1 |
| --- | --- |
لغة البرمجة:  Python
الإصدار الأول:  22 أغسطس 2022
الإصدار الأخير:  SDXL 1.0 (model)
المستودع:  github.com… 
الرخصة:  Creative ML OpenRAIL-M
تعديل - تعديل مصدري - تعديل ويكي بيانات
ستيبل ديفيوجن (بالإنجليزية: Stable Diffusion)‏ هو نموذج تعلم عميق لتحويل النص إلى صورة أصدرته شركة ستابيليتي أيه آي في عام 2022 استنادًا إلى تقنيات نموذج ديفيوجن، ويعتبر جزءًا من طفرة الذكاء الاصطناعي المستمرة.
يستخدم بشكل أساسي لإنشاء صور مفصلة مشروطةً بأوصاف نصية، على الرغم من أنه يمكن تطبيقه أيضًا على مهام أخرى مثل التلوين الداخلي والخارجي، وتوليد ترجمات من صورة إلى أخرى موجهة بمطالبة نصية. طوره باحثين من مجموعة "كومبفيز" في جامعة لودفيغ ماكسيميليان في ميونيخ بالتعاون مع شركة رن واي ، وبدعم مالي من شركة ستابيليتي أيه آي، وبيانات تدريب من منظمات غير ربحية.
يُعد ستيبل ديفيوجن نموذج انتشار كامن، وهو نوع من الشبكات العصبية الاصطناعية التوليدية العميقة. تم إصدار شفرته ونموذجه علنًا،  ويمكن تشغيله على معظم أجهزة المستهلكين المزودة بوحدة معالجة رسومات متواضعة سعتها 4 غيغابايت على الأقل من ذاكرة الوصول العشوائي للفيديو . يمثل هذا تحولًا عن نماذج "النص إلى الصورة" السابقة مثل دال-إي وميدجورني التي كان يمكن الوصول إليها فقط عبر الخدمات السحابية.
التنمية

نشأ ستيبل ديفيوجن من مشروع يسمى (بالإنجليزية: Latent Diffusion)‏،  طوره باحثين في جامعة لودفيغ ماكسيميليان في ميونخ وجامعة هايدلبرغ. لاحقًا انضم أربعة من المؤلفين الخمسة الأصليين وهم (روبن رومباخ، وأندرياس بلاتمان، وباتريك إيسر، ودومينيك لورينز) إلى شركة "ستابيليتي أيه آي" وأصدروا إصدارات لاحقةً من ستيبل ديفيوجن.
أصدرت مجموعة كومبفيز في جامعة لودفيغ ماكسيميليان في ميونيخ الترخيص التقني للنموذج. قاد فريق التطوير باتريك إيسر من "رن واي"، و"روبن رومباخ" من كومبفيز، اللذان كانا من بين الباحثين الذين اخترعوا سابقًا بنية نموذج (بالإنجليزية: latent diffusion)‏ التي يستخدمها ستيبل ديفيوجن. كما أشادت شركة ستابيليتي أيه آي بـ "إليوثر أيه آي - (بالإنجليزية: EleutherAI)‏"، و"لايون" (وهي منظمة ألمانية غير ربحية جمعت البيانات التي دُرب ستيبل ديفيوجن عليها) لدعمهم المشروع.
التكنولوجيا > البنية المعمارية

تعتمد النماذج في سلسلة "ستابل ديفوجن" قبل الإصدار الثالث على نوع من نماذج الانتشار يعرف بـ "نموذج الانتشار الكامن"، وهو نموذج طوره فريق "كومبفيس" (الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي) في جامعة لودفيغ ماكسيميليان في ميونخ. وتُدرب نماذج الانتشار التي ظهرت في عام 2015 على هدف إزالة التطبيقات المتتالية للضوضاء على صور التدريب، مما يجعلها بمثابة سلسلة تشفير ذاتي. ويتكون "ستابل ديفوجن" من ثلاثة أجزاء رئيسية: المشفر التلقائي التبايني (VAE)، وشبكة يو-نت، ومشفر نص اختياري.
يعمل المشفر التلقائي التبايني على ضغط الصورة من مساحة البكسلات إلى مساحة كامنة ذات أبعاد أقل، محتفظًا بالمعنى الدلالي الأساسي للصورة. وتُطبق الضوضاء الغاوسية بشكل متكرر على التمثيل الكامن المضغوط خلال عملية الانتشار الأمامي. وتعمل كتلة شبكة يو-نت، المبنية على بنية شبكة ريزنت، على إزالة الضوضاء من مخرجات الانتشار الأمامي بشكل عكسي للحصول على تمثيل كامن. وأخيرًا، يقوم المشفر التلقائي التبايني بتوليد الصورة النهائية بتحويل التمثيل إلى بكسلات.
يمكن أن تخضع عملية إزالة الضوضاء لشروط مرنة ومتنوعة، سواء كانت نصية أو بصرية أو من نوع آخر. تُعرض هذه الشروط المشفرة على شبكات عصبية مخصصة لإزالة الضوضاء، وذلك عبر آلية الانتباه التبادلي. وفي حالة الشروط النصية، يتم استخدام مشفر نص ثابت مدرب مسبقًا، وهو "كليب فيت-إل/14" (بالإنجليزية: CLIP ViT-L/14)‏، لتحويل العبارات النصية إلى تمثيل رقمي مضغوط.
يرى الباحثون أن نماذج الانتشار الكامنة تتميز بزيادة الكفاءة الحسابية أثناء التدريب والتوليد. وقد اشتق اسم "الانتشار" من ظاهرة الانتشار الحراري في الفيزياء، حيث أظهرت الدراسات ارتباطًا وثيقًا بين هذا المجال والتعلم العميق عام 2015.
بفضل ما يزيد عن 860 مليون معلمة في شبكة يو-نت و123 مليون في مشفر النص، يُعد نموذج "الانتشار المستقر" خفيف الوزن نسبيًا مقارنة بغيره من النماذج في عام 2022. مما أتاح تشغيله، على عكس نظرائه، على وحدات معالجة الرسوميات المتاحة للمستهلكين،  بل وحتى على وحدات المعالجة المركزية وحدها عند استخدام نسخة "أوبن فينو" من هذا النموذج.
التكنولوجيا > البنية المعمارية > إصدار XL

يستخدم إصدار "XL" البنية المعمارية ذاتها لنموذج الانتشار الكامن (LDM) المستخدمة في الإصدارات السابقة،  مع زيادة في الأبعاد: شبكة "يو نت" أوسع، سياق انتباه متقاطع أطول، مشفرين نصيين بدلًا من مشفر واحد، وتدريب على نسب أبعاد متعددة (بخلاف النسبة المربعة للعرض إلى الارتفاع في الإصدارات السابقة).
أُصدر "SD XL Refiner" بالتزامن مع الإصدار الأساسي، وله بنية مطابقة لبنية الإصدار "SD XL"، إلا أنه تدرب على إضافة التفاصيل الدقيقة إلى الصور الموجودة مسبقًا عبر عملية "img2img" الشرطية للنص.
التكنولوجيا > البنية المعمارية > الإصدار 3.0

المقالة الرئيسة: نموذج الانتشار
أحدث الإصدار 3.0 تحولًا جذريًا في البنية الأساسية للشبكة العصبية. فقد استُبدلت شبكة "يو نت" بشبكة أكثر تطوراً، ألا وهي "محول التدفق المعدل" (Rectified Flow Transformer). تعتمد هذه الشبكة على تطبيق طريقة التدفق المصحح باستخدام المحول.
تتألف بنية التحويل الذاتي المستخدمة في الإصدار 3.0 من ثلاثة "مسارات" رئيسية: الأول مخصص لترميز النص الأصلي، والثاني لترميز النص المُحول، والثالث لترميز الصورة (في الفضاء الكامن). يتم دمج ترميز النص المُحول مع ترميز الصورة بشكل متكرر خلال كل كتلة من كتل التحويل.
أُطلق على هذه البنية المبتكرة اسم "المحول الانتشاري متعدد الوسائط" (MMDiT)، حيث تشير صفة "متعدد الوسائط" إلى قدرته على دمج ترميزات النص والصورة معًا داخل عملياتها. يميز هذا الإصدار عن سابقاته من نماذج DiT، حيث يكون تأثير ترميز النص على ترميز الصورة متبادلاً، وليس أحادي الاتجاه.
التكنولوجيا > بيانات التدريب

دُرب نموذج "الانتشار الثابت" على أزواج من الصور والتعليقات التوضيحية مستمدة من قاعدة البيانات الضخمة "لايون-5 بي" (بالإنجليزية: LAION-5B)‏، وهي مجموعة بيانات عامة المصدر اشتقت من بيانات كومن كراول  المستخرجة من الويب. تم تصنيف نحو خمسة مليارات زوج من الصور والنصوص ضمن هذه المجموعة بناءً على اللغة، في مجموعات بيانات منفصلة استنادًا إلى دقة الصورة، واحتمالية وجود علامة مائية، والتقييم الجمالي المتوقع (مثل الجودة البصرية). وتجدر الإشارة إلى أن منظمة لايون ، وهي مؤسسة ألمانية غير ربحية تدعمها شركة "ستابيليتي أيه آي"، هي المسؤولة عن إنشاء هذه المجموعة الضخمة من البيانات.
دُرب النموذج على ثلاث مجموعات فرعية محددة من "لايون-5 بي" وهي:
"لايون2 بي-إي إن" (بالإنجليزية: laion2B-en)‏
"لايون-هاي-ريزوليوشن" (بالإنجليزية: laion-high-resolution)‏
"لايون-إستيتيكس في2 5+" (بالإنجليزية: laion-aesthetics v2 5+)‏.
كشفت تحليلات خارجية لبيانات التدريب المستخدمة في هذا النموذج أن حوالي 47% من عينة عشوائية تضم 12 مليون صورة مأخوذة من المجموعة الأصلية الأكبر كانت مستمدة من 100 نطاق مختلف على الويب. وقد استحوذ موقع بنترست على نسبة 8.5% من هذه العينة، تلاه مواقع أخرى مثل ووردبريس، وبلوغر، وفليكر، وديفيانت آرت وويكيميديا كومنز. كما أظهر تحقيق أجرته هيئة البث البافارية (بايريشر روندفونك) أن مجموعات بيانات "لايون" المتاحة على منصة "هجينج فيس" تحتوي على كميات كبيرة من البيانات الحساسة والخاصة.
التكنولوجيا > إجراءات التدريب

دُرب النموذج مبدئيًا على مجموعتي البيانات الفرعيتين (بالإنجليزية: laion2B-en)‏ و(بالإنجليزية: laion-high-resolution)‏، ثم خضع لتدريب نهائي مكثف على مجموعة (بالإنجليزية: LAION-Aesthetics v2 5+)‏ الضخمة التي تضم 600 مليون صورة مصحوبة بأوصاف نصية. وقد اختيرت هذه الصور بدقة بناءً على تقييمات نموذج (بالإنجليزية: LAION-Aesthetics Predictor V2)‏ الذي تنبأ بإعجاب البشر بها بدرجة لا تقل عن خمسة من عشرة.
ولضمان جودة الصور، استُبعدت الصور منخفضة الدقة والصور التي تحمل علامات مائية (والتي حددها نموذج (بالإنجليزية: LAION-5B-WatermarkDetection)‏ بنسبة احتمال تجاوزت 80%). كما حُذفت عشرة بالمائة من بيانات التدريب النصية في المراحل النهائية لتحسين عملية الانتشار التوليدي.
استغرقت عملية تدريب النموذج 150 ألف ساعة عمل لوحدات معالجة الرسوميات من نوع إنفيديا A100، وذلك باستخدام خدمات الحوسبة السحابية من أمازون ويب. وقد بلغت التكلفة الإجمالية للتدريب حوالي 600 ألف دولار أمريكي.
بلغت تكلفة تدريب النموذج SD3 حوالي عشرة ملايين دولار أمريكي.
التكنولوجيا > القيود

تواجه تقنية "الانتشار المستقر" تحديات تتعلق بتدهور جودة الصور وعدم دقتها في بعض الحالات. فقد تم تدريب النسخ الأولية من هذا النموذج على مجموعة بيانات تضم صورًا بدقة 512×512 بكسل، مما يؤدي إلى تدهور ملحوظ في جودة الصور الناتجة عند ابتعاد مواصفات المستخدم عن هذه الدقة المحددة مسبقًا. وقد قدم الإصدار الثاني من النموذج لاحقًا إمكانية توليد صور بدقة أعلى تصل إلى 768×768 بكسل.
ومن التحديات الأخرى التي تواجه هذا النموذج هي صعوبة توليد صور واقعية للأطراف البشرية، وذلك بسبب ضعف جودة بيانات الأطراف المتوفرة في قاعدة البيانات المستخدمة في التدريب. ولم يدُرب النموذج بشكل كافٍ لفهم تفاصيل الأطراف والوجوه البشرية نتيجة نقص السمات التمثيلية في قاعدة البيانات، مما قد يؤدي إلى نتائج غير متوقعة عند محاولة توليد صور بهذه التفاصيل. وقد تم إطلاق الإصدار الأول من "الانتشار المستقر إكس إل" (SDXL) في يوليو 2023، والذي يوفر دقة أعلى تصل إلى 1024×1024 بكسل وتحسينًا في توليد الأطراف والنص.
قد يُشكّل توافر المطورين الأفراد عائقًا إضافيًّا. فلتخصيص النموذج لحالات استخدام جديدة لم تغطها مجموعة البيانات التدريبية، كما في حالة نموذج "وايفو ديفيوجن" لتوليد شخصيات الأنمي،  يتطلب الأمر جمع بيانات جديدة وإجراء تدريب إضافي. وقد استُخدمت تعديلات دقيقة على نموذج "ستيبل ديفيوجن" نتجت عن إعادة تدريب إضافية لتغطية مجموعة واسعة من التطبيقات، بدءًا من التصوير الطبي،  ووصولًا إلى توليد الموسيقى خوارزميًّا. إلا أن عملية الصقل الدقيق هذه حساسة لجودة البيانات الجديدة؛ فالصور منخفضة الدقة أو ذات جودة مختلفة عن البيانات الأصلية لا تؤدي فقط إلى الفشل في تعلم المهمة الجديدة، بل تساهم أيضًا في تدهور الأداء العام للنموذج. وحتى مع تدريب النموذج على صور عالية الجودة، يواجه الأفراد تحديًا في تشغيل النماذج على الأجهزة الاستهلاكية. فعلى سبيل المثال، يتطلب تدريب نموذج "وايفو ديفيوجن" ذاكرة وصول عشوائي للفيديو لا تقل عن 30 جيجابايت ، وهو ما يتجاوز الموارد المتاحة عادة في وحدات معالجة الرسوميات الاستهلاكية مثل سلسلة جيفورس 30 من إنفيديا، التي تبلغ سعتها حوالي 12 جيجابايت فقط.
يُقرّ مبتكرو نموذج ستيبل ديفيوجن بوجود احتمال التحيز الخوارزمي، حيث دُرب النموذج بشكل أساسي على صور مصحوبة بأوصاف باللغة الإنجليزية. ونتيجة لذلك، تعكس الصور الناتجة عن النموذج التحيزات الاجتماعية السائدة في المنظور الغربي، إذ لاحظ المبتكرون نقصًا في البيانات المستمدة من مجتمعات وثقافات أخرى. كما يقدم النموذج نتائج أدق للمطالبات المصاغة باللغة الإنجليزية مقارنةً باللغات الأخرى، وغالبًا ما تكون الثقافات الغربية أو البيضاء هي التمثيل الافتراضي.