stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
สเตเบิลดิฟฟิวชัน
เทคโนโลยี > ข้อมูลการเรียนรู้

สเตเบิลดิฟฟิวชันทำการเรียนรู้จากคู่ของรูปภาพและคำบรรยายที่ได้มาจากชุดข้อมูล LAION-5B ซึ่งเป็นชุดข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะซึ่งได้มาจากคอมมอนครอวล์ซึ่งได้รวบรวมข้อมูลจากเว็บไซต์ คู่ของรุปภาพและข้อความ 5 พันล้านคู่ถูกจัดประเภทตามภาษา ถูกกรองตามความละเอียดภาพ ความน่าจะเป็นที่จะมีลายน้ำ รวมถึงคะแนนด้านสุนทรียภาพ ทำเป็นชุดข้อมูลแยกกัน ชุดข้อมูลนี้สร้างขึ้นโดย LAION ซึ่งเป็นองค์การไม่แสวงหาผลกำไรของเยอรมนี โดยได้รับการสนับสนุนเงินทุนจากบริษัท Stability AI ตัวแบบสเตเบิลดิฟฟิวชันได้รับการฝึกจากชุดย่อยสามชุดของ LAION-5B: laion2B-en, laion-high-solution และ laion-aesthetics v2 5+ การวิเคราะห์ข้อมูลการฝึกอบรมโดยบุคคลที่สามสำหรับตัวแบบนี้พบว่าจากรูปภาพ 12 ล้านภาพที่ดึงมาจากชุดข้อมูลแบบกว้างดั้งเดิมที่ใช้นั้น มีประมาณ 47% มาจากโดเมนที่แตกต่างกัน 100 โดเมน โดยพบว่าที่มาจาก Pinterest คิดเป็น 8.5% และตามด้วยเว็บไซต์ เช่น WordPress, Blogspot, Flickr, DeviantArt และ Wikimedia Commons
เทคโนโลยี > กระบวนการเรียนรู้

ตัวแบบนี้เริ่มทำการเรียนรู้ครั้งแรกจาก laion2B-en และ laion-high-resolution และหลายครั้งล่าสุดได้เรียนรู้จาก LAION-Aesthetics v2 5+ โดย LAION-Aesthetics v2 5+ นั้นเป็นชุดข้อมูลย่อยของภาพพร้อมคำบรรยาย 600 ล้านภาพซึ่งได้รับการคาดการณ์ว่าเมื่อ LAION-Aesthetics Predictor V2 ถามผู้คนว่าพวกเขาชอบภาพนั้นมากเพียงใด พวกเขาจะให้คะแนนโดยเฉลี่ย 5 เต็ม 10 ชุดย่อย LAION-Aesthetics v2 5+ ไม่รวมภาพความละเอียดต่ำและภาพที่ LAION-5B-WatermarkDetection ตรวจพบว่าน่าจะมีลายน้ำด้วยความน่าจะเป็น 80% ขึ้นไป ในการฝึกครั้งสุดท้ายนั้น 10% ของเงื่อนไขประกอบข้อความ (คำบรรยาย) ได้ถูกลบทิ้งเพื่อปรับปรุงคำแนะนำการแพร่แบบปราศจากตัวแยกประเภท
ตัวแบบทำการเรียนรู้โดย NVIDIA A100 256 เครื่องบน AWS ในราคา 600,000 เหรียญสหรัฐ โดยใช้เวลารัน GPU ทั้งหมด 150,000 ชั่วโมง
เทคโนโลยี > ขีดจำกัด

สเตเบิลดิฟฟิวชันมีปัญหา เช่น คุณภาพถดถอยและความไม่ถูกต้องภายใต้เงื่อนไขบางประการ รุ่นเริ่มต้นของตัวแบบนี้ได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยรูปภาพที่มีความละเอียด 512×512 ดังนั้นหากขนาดภาพที่ผู้ใช้ต้องการสร้างแตกต่างจากความละเอียด 512×512 นี้คุณภาพของรูปภาพที่สร้างได้จะลดลงอย่างมาก ในการอัปเดตเป็นรุ่น 2.0 ได้ใช้ความสามารถในการสร้างภาพที่ความละเอียด 768×768 ความท้าทายอีกประการหนึ่งคือคุณภาพข้อมูลของส่วนแขนขาในชุดข้อมูล LAION ต่ำ จึงเป็นอุปสรรคต่อการสร้างภาพแขนขาของมนุษย์ การขาดคุณสมบัติที่เป็นตัวแทนในชุดข้อมูลแสดงให้เห็นว่าตัวแบบไม่ได้รับการฝึกมาให้ทำความเข้าใจโครงสร้างแขนขาและใบหน้าของมนุษย์มาอย่างดีนัก จึงมักสับสนเมื่อถูกสั่งให้สร้างภาพดังกล่าว มีการยืนยันแล้วว่าเป็นเรื่องยากที่จะสร้างภาพแขนขา ไม่เพียงแต่แขนขาของมนุษย์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงแขนขาของสัตว์ด้วย และการพยายามสร้างรูปม้าล้มเหลว 25% จากทั้งหมด
การเข้าถึงสำหรับนักพัฒนาแต่ละรายก็เป็นปัญหาเช่นกัน การปรับแต่งตัวแบบสำหรับกรณีการใช้งานแบบใหม่ที่ไม่ถูกรวมอยู่ในชุดข้อมูล เช่น การสร้างตัวละครอนิเมะต้องใช้ข้อมูลการเรียนรู้และการฝึกอบรมใหม่  อย่างไรก็ตาม กระบวนการปรับแต่งอย่างละเอียดนี้มีความอ่อนไหวต่อคุณภาพของข้อมูลใหม่ รูปภาพความละเอียดต่ำหรือรูปภาพที่มีความละเอียดแตกต่างจากข้อมูลการฝึกดั้งเดิมไม่เพียงแต่ป้องกันไม่ให้โมเดลเรียนรู้งานใหม่เท่านั้น แต่ยังช่วยลดประสิทธิภาพโดยรวมของโมเดลอีกด้วย นอกจากนี้ แม้ว่าโมเดลจะได้รับการฝึกโดยใช้รูปภาพคุณภาพสูง แต่การรันโมเดลบนคอมพิวเตอร์ผู้บริโภคทั่วไปก็เป็นเรื่องยาก ตัวอย่างเช่น กระบวนการเรียนรู้ของตัวแบบที่ชื่อ waifu-diffusion ต้องใช้ VRAM ขั้นต่ำ 30GB แต่ GPU สำหรับผู้บริโภคทั่วไป เช่น GeForce 30 ของ NVIDIA มีความจุ VRAM ประมาณ 12GB จึงเกินกว่าทรัพยากรปกติที่คนทั่วไปมี
ทางผู้พัฒนาสเตเบิลดิฟฟิวชันได้ยอมรับว่าตัวแบบได้รับการฝึกจากภาพที่มีข้อความบรรยายเป็นภาษาอังกฤษเป็นหลัก ซึ่งอาจก่อให้เกิดความโน้มเอียงเชิงขั้นตอนวิธี ผู้พัฒนายังได้ชี้ให้เห็นว่ากระบวนการการเรียนรู้ยังขาดข้อมูลจากชุมชนและวัฒนธรรมอื่น ๆ ส่งผลให้ภาพที่ผลิตจากมุมมองของชาวตะวันตกและตอกย้ำอคติทางสังคม นอกจากนี้ ข้อความสั่งที่เขียนเป็นภาษาอังกฤษจะให้ภาพที่แม่นยำมากกว่าข้อความที่เขียนในภาษาอื่น และมีความโน้มเอียงไปทางวัฒนธรรมตะวันตก (หรือคนขาว)
ความสามารถ

ตัวแบบสเตเบิลดิฟฟิวชันมีความสามารถในการสร้างภาพใหม่ตั้งแต่เริ่มต้นโดยการป้อนข้อความสั่งที่อธิบายองค์ประกอบที่จะรวมหรือจะไม่รวมอยู่ในภาพที่จะสร้าง นอกจากนี้ยังสามารถเตรียมภาพที่มีอยู่เดิม เอามาสั่งให้ทำการวาดใหม่ได้ด้วยกลไกการลดสัญญาณรบกวนการแพร่ เพื่อรวมใส่ประกอบใหม่ ๆ ที่อธิบายไว้ในข้อความคำสั่งที่ป้อนให้ นอกจากนี้ยังสามารถทำการแก้ภาพโดยกระบวนการวาดเติมภาพภายใน (inpainting) และการวาดเติมภาพภายนอก (outpainting) มีการใช้งานโอเพนซอร์สที่แตกต่างกันมากมาย
ในการใช้งานสเตเบิลดิฟฟิวชันนั้น แนะนำให้รันด้วย VRAM อย่างน้อย 10GB แต่หากมี VRAM น้อยกว่านั้น ก็สามารถอ่านค่าน้ำหนักด้วยความแม่นยำ float16 แทนค่าตั้งต้น float32 เพื่อประหยัด VRAM ได้ โดยแลกกับประสิทธิภาพที่ลดลงไประดับหนึ่ง
ความสามารถ > การสร้างภาพตามข้อความ (text-to-image)

ผลของข้อความสั่งเชิงลบในการสร้างภาพ
บน: ไม่มีการป้อนข้อความสั่งเชิงลบ
กลาง: "green trees"
ล่าง: "round stones, round rocks"
กระบวนการสร้างรูปภาพจากข้อความเรียกว่า txt2img (หรือ text-to-image, t2i) โดยมีพารามิเตอร์ทางเลือกต่าง ๆ เช่น วิธีการสุ่มตัวอย่าง ความละเอียดของภาพเป็นต้น กระบวนการนี้สร้างไฟล์รูปภาพตามการตีความข้อความสั่งป้อนเข้าไป รูปภาพที่สร้างขึ้นจะถูกฝังด้วยลายน้ำดิจิทัลที่มองไม่เห็นเพื่อระบุว่าถูกสร้างขึ้นโดยสเตเบิลดิฟฟิวชัน แต่หากปรับขนาดหรือทำการหมุนก็จะหายไป
การสร้าง txt2img แต่ละรายการจะมีค่าเริ่มต้นเฉพาะที่ส่งผลต่อภาพที่สร้างได้ ผู้ใช้สามารถเลือกที่จะสุ่มค่าเริ่มต้นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน หรือใช้ค่าเริ่มต้นเดียวกันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์เดียวกันกับรูปภาพที่สร้างไว้ก่อนหน้านี้ นอกจากนี้ยังสามารถปรับจำนวนขั้นตอนการอนุมานของตัวสุ่มตัวอย่างได้อีกด้วย การเพิ่มค่าจำนวนขั้นจะทำให้ใช้เวลาในการสร้างนานขึ้น ในขณะที่การลดค่าเกินไปได้ภาพที่ไม่ชัดเจน การปรับค่ามาตราส่วน CFG (classifier-free guidance scale) มีผลต่อความเที่ยงตรงของภาพที่มีต่อข้อความป้อนเข้า ในการทดลองสร้างอาจใช้ค่า CFG ที่ต่ำ และเมื่อต้องการสร้างภาพที่ระบุชัดเจนจึงค่อยใช้ค่าสูง
ความสามารถอื่น ๆ ของ txt2img เช่น การกำหนดค่าน้ำหนักความสำคัญให้กับข้อความสั่งบางส่วน เช่นใส่วงเล็บครอบข้อความสั่งที่ต้องการเน้นว่ามีความสำคัญ อีกวิธีหนึ่งในการปรับน้ำหนักบางส่วนของข้อความสั่งคือการระบุข้อความสั่งเชิงลบ (negative prompt) ช่วยให้ผู้ใช้ระบุลักษณะที่ต้องการหลีกเลี่ยงสิ่งที่ไม่ต้องการจะได้เมื่อสร้างรูปภาพขึ้น
ความสามารถ > การสร้างภาพจากภาพ (image-to-image)

ผลของ img2img ในการสร้างภาพ
บน: ภาพต้นฉบับที่สร้างโดยสเตเบิลดิฟฟิวชัน 1.5
ล่าง： ภาพปรับแก้ที่สร้างโดยสเตเบิลดิฟฟิวชัน XL
สเตเบิลดิฟฟิวชันยังมีความสามารถอีกแบบหนึ่งที่เรียกว่า img2img (หรือ image-to-image, i2i) ซึ่งใช้ข้อความสั่งประกอบกับรูปภาพที่เตรียมไว้ และระบุค่าความเข้มระหว่าง 0.0 ถึง 1.0 ความสามารถนี้จะช่วยทำการสร้างรูปภาพใหม่ตามรูปภาพต้นฉบับ ซึ่งมีองค์ประกอบตามที่ระบุในข้อความสั่ง ค่าความเข้มแสดงถึงปริมาณสัญญาณรบกวนที่ป้อนเพิ่มให้กับภาพที่ส่งออก หากค่าความเข้มสูงจะทำให้เกิดองค์ประกอบใหม่เพิ่มเติมในภาพมากขึ้น แต่อาจสร้างภาพที่ไม่ตรงกับความหมายตามข้อความที่ระบุ
img2img สามารถเพิ่มสัญญาณรบกวนให้กับภาพต้นฉบับได้ ดังนั้นจึงอาจเป็นประโยชน์สำหรับการปกปิดแหล่งข้อมูลหรือการต่อขยายข้อมูล โดยเปลี่ยนลักษณะโดยรวมของข้อมูลรูปภาพ นอกจากนี้ยังอาจใช้สำหรับการขยายขนาด โดยเพิ่มความละเอียด ภาพด้วยการเติมรายละเอียดให้กับภาพมากขึ้น  นอกจากนี้แล้วยังมีการทดลองใช้สเตเบิลดิฟฟิวชันเป็นเครื่องมือบีบอัดรูปภาพอีกด้วย เมื่อเปรียบเทียบกับ JPEG และ WebP วิธีการสมัยใหม่ที่ใช้ในการบีบอัดภาพของสเตเบิลดิฟฟิวชัน มีข้อจำกัดในการรักษาข้อความขนาดเล็กและใบหน้า
การวาดเติมภาพภายใน (inpainting) คือการปรับเปลี่ยนบางส่วนของภาพเดิมที่มีอยู่ โดยเติมภาพในพื้นที่ส่วนที่ระบุด้วยเนื้อหาที่สร้างขึ้นใหม่ตามข้อความสั่งที่ป้อนเข้าไป ทาง Stability AI ได้สร้างตัวแบบเฉพาะที่ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดโดยเฉพาะสำหรับใช้เติมภาพภายในเมื่อครั้งเปิดตัวสเตเบิลดิฟฟิวชัน 2.0 นอกจากนี้ยังมีการวาดเติมภาพภายนอก (outpainting) ซึ่งตรงกันข้ามกับการเติมภาพภายใน คือช่วยให้สามารถขยายภาพเกินความละเอียดดั้งเดิมและเติมเนื้อหาที่สร้างขึ้นตามข้อความสั่งลงในที่ว่าง
สเตเบิลดิฟฟิวชัน 2.0 ซึ่งเปิดตัวเมื่อวันที่ 24 พฤศจิกายน 2022 ได้เปิดตัวตัวแบบเชิงลึกที่มีชื่อว่า deep2img ตัวแบบนี้อนุมานความลึกของรูปภาพป้อนเข้าที่ให้มา แล้วสร้างรูปภาพใหม่ตามข้อความสั่งและข้อมูลเชิงลึก ทำให้รูปภาพที่ได้ออกมานั้นสามารถรักษาความสอดคล้องและความลึกของรูปภาพที่ป้อนเข้า
การใช้งาน ข้อพิพาท และการดำเนินคดี

สเตเบิลดิฟฟิวชัน ไม่เรียกร้องสิทธิ์ใด ๆ ในรูปภาพที่สร้างขึ้น และให้สิทธิ์แก่ผู้ใช้ในการใช้รูปภาพใด ๆ ที่สร้างจากตัวแบบโดยอิสระ ตราบใดที่เนื้อหาของรูปภาพไม่ผิดกฎหมายหรือเป็นอันตรายต่อบุคคลใด ๆ อย่างไรก็ตาม สเตเบิลดิฟฟิวชันและตัวแบบช่วยสร้างอื่น ๆ เรียนรู้จากภาพที่มีลิขสิทธิ์โดยไม่ได้รับความยินยอมจากผู้ถือสิทธิ์ ทำให้เกิดการถกเถียงกันเรื่องจริยธรรมในการเป็นเจ้าของและเสรีภาพที่ผู้ใช้สามารถใช้ภาพ
นักวารสารศาสตร์ นาโอมิ ไคลน์ ได้วิจารณ์เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์และบริษัทที่เกี่ยวข้องอย่างรุนแรง โดยกล่าวว่าเป็น "การขโมยที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ของมนุษย์" กล่าวคือ บริษัทปัญญาประดิษฐ์กำลังผูกขาดความรู้ของมนุษย์ทั้งหมดที่เผยแพร่บนอินเทอร์เน็ตโดยยัดไว้ในผลิตภัณฑ์ของตน และผลงานที่ผู้คนได้ทำมาตลอดทั้งชีวิตกำลังถูกใช้เป็นข้อมูลการฝึกโดยไม่ได้รับความยินยอมหรือได้รับอนุญาต
อรวินท์ นรยานัน (Arvind Narayanan) นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ และศาสตราจารย์แห่ง มหาวิทยาลัยพรินซ์ตัน กล่าวว่า บริษัทที่พัฒนาปัญญาประดิษฐ์แบบรู้สร้างภาพกำลังพัฒนาและปรับใช้ในลักษณะที่ไม่เป็นมิตรต่อศิลปิน เช่น การรวบรวมภาพการฝึกอบรมโดยไม่ได้รับความยินยอมหรือการชดเชย นักพัฒนาสามารถปฏิบัติต่อศิลปินในฐานะหุ้นส่วนและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียมากกว่ามองว่าเป็นแค่วัตถุดิบสำหรับการฝึกปัญญาประดิษฐ์
เมื่อวันที่ 3 เมษายน 2023 มหาวิทยาลัยโตเกียวได้ออกแถลงการณ์ที่ลงนามโดยผู้อำนวยการและรองประธานคุนิฟุมิ โอตะ โดยแจ้งเตือนนักศึกษาและคณาจารย์ทุกคนที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์แบบรู้สร้าง เช่น มิดเจอร์นีย์ และ สเตเบิลดิฟฟิวชัน ปัญญาประดิษฐ์แบบรู้สร้างภาพได้ดึงเนื้อหาจากอินเทอร์เน็ต เรียนรู้จากอินเทอร์เน็ต แล้วสร้างภาพขึ้นมา โดยผู้สร้างข้อมูลต้นฉบับเหล่านี้กำลังหยิบยกประเด็นปัญหาโดยอ้างว่า ลิขสิทธิ์ของตนได้ถูกละเมิดโดยที่พวกเขาไม่รู้ตัว เขากล่าวถึงความเป็นไปได้ที่เนื้อหาที่สร้างโดยปัญญาประดิษฐ์แบบรู้สร้างภาพเหล่านี้อาจกลายเป็นประเด็นของการฟ้องร้องได้ในอนาคต
โครงสร้างสถาปัตยกรรมของสเตเบิลดิฟฟิวชัน
สุวบุญ จิรชาญชัย

| ศาสตราจารย์ ดร> สุวบุญ จิรชาญชัย ม.ว.ม., ป.ช., จ.ภ. |
| --- | --- |

เกิด: พ.ศ. 2507 (60 ปี)
สัญชาติ: ไทย
ศิษย์เก่า: มหาวิทยาลัยโอซากะ โรงเรียนเตรียมอุดมศึกษา โรงเรียนอัสสัมชัญ
อาชีพ: นักวิจัย, นักวิทยาศาสตร์, อาจารย์, นักวิชาการ
องค์การ: วิทยาลัยปิโตรเลียมและปิโตรเคมี จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
ศาสตราจารย์ สุวบุญ จิรชาญชัย (เกิด พ.ศ. 2507) เป็นคณบดี อาจารย์ประจำวิทยาลัยปิโตรเลียมและปิโตรเคมี จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย และที่ปรึกษาสมาคมโพลิเมอร์แห่งประเทศไทย ศ.สุวบุญ จิรชาญชัย หรือ ศ.ดร.สุวบุญ จิรชาญชัย มีความเชี่ยวชาญด้านสาขาเคมี โดยเฉพาะเรื่อง พอลิเมอร์ชีวภาพ ซุปปราโมเลกุล พอลิเมอร์สังเคราะห์ พลาสติกย่อยสลายได้ทางชีวภาพ (biodegradable plastics) พอลิเมอร์เมมเบรนเซลล์ เชื้อเพลิง โดยได้สร้างผลงานตีพิมพ์ในวารสารวิชาการชั้นนำกว่า 80 เรื่อง เขาได้รับรางวัลนักวิจัยดีเด่นแห่งชาติในสาขาวิทยาศาสตร์เคมีและเภสัช ประจำปี พ.ศ. 2552 และรางวัลด้านวิชาการต่าง ๆ อีกมากมาย
ประวัติการศึกษา

ศ.สุวบุญ จิรชาญชัย สำเร็จการศึกษาระดับประถมศึกษาและมัธยมศึกษาตอนต้นจากโรงเรียนอัสสัมชัญ (อสช 25069) จากนั้นเขาศึกษายังโรงเรียนเตรียมอุดมศึกษา เป็นเวลาครึ่งปี ก่อนได้รับทุนรัฐบาลไทย (ทุน ก.พ.) เข้าศึกษาต่อยังประเทศที่ญี่ปุ่น ที่มหาวิทยาลัยโอซากะ ในสาขา Applied Fine Chem จนสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาบัณฑิตในปี พ.ศ. 2532 จากนั้นจึงศึกษาต่อยังสาขาวิชาเดิม ที่มหาวิทยาลัยโอซากะ จนจบปริญญามหาบัณฑิต ในปี พ.ศ. 2534 หลังจากนั้นได้กลับมาเป็นอาจารย์ ก่อนที่จะไปศึกษาต่อที่มหาวิทยาลัยเดิม ด้วยทุนมูลนิธิฮิตาชิ จนสำเร็จปริญญาดุษฎีบัณฑิต ในปี พ.ศ. 2538
ประวัติการทำงาน

ภายหลังสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาบัณฑิตแล้ว ในปี พ.ศ. 2535 ศ.สุวบุญ จิรชาญชัย ได้กลับมาเป็นอาจารย์สอนที่วิทยาลัยปิโตรเลียมและปิโตรเคมี จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ตามความต้องการของวิทยาลัยปิโตรเลียมและปิโตรเคมีในขณะนั้น ซึ่งเป็นช่วงบุกเบิก หลังจากนั้นได้เข้าศึกษาต่อปริญญาเอก จนกลับมารับตำแหน่งสอนที่วิทยาลัยจวบจนปัจจุบัน โดยดำรงตำแหน่งเป็นคณบดี
รางวัล

รางวัลเมธีวิจัยนวัตกรรม (สำนักงานนวัตกรรมแห่งชาติ) ปี พ.ศ. 2549
รางวัลนวัตกรรมแห่งประเทศไทย (สมาคมวิทยาศาสตร์แห่งประเทศไทย) ปี พ.ศ. 2550
รางวัลนักวิจัยดีเด่นแห่งชาติในสาขาวิทยาศาสตร์เคมีและเภสัช ประจำปี พ.ศ. 2552
รางวัลนักวิจัยนวัตกรรม (สถาบันปิโตรเลียมแห่งประเทศไทย) พ.ศ. 2553 - 2554
รางวัลอาจารย์ดีเด่นแห่งชาติ จากประธานสภาอาจารย์มหาวิทยาลัยแห่งประเทศไทย ประจำปี พ.ศ. 2557
วิทยากรในต่างประเทศ

สถาบันวิจัยโพลิเมอร์แม็กซ์พลังค์ ประเทศเยอรมนี
สมาคมโพลิเมอร์ประเทศญี่ปุ่น
สถาบันวิจัยขั้นพื้นฐานแห่งเกาหลี
สถาบันวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และวิจัย (A*STAR) ประเทศสิงคโปร์
มหาวิทยาลัยควีนส์แลนด์ ประเทศออสเตรเลีย
เครื่องราชอิสริยาภรณ์

พ.ศ. 2565 –  เครื่องราชอิสริยาภรณ์อันเป็นที่เชิดชูยิ่งช้างเผือก ชั้นสูงสุด มหาปรมาภรณ์ช้างเผือก (ม.ป.ช.)
พ.ศ. 2560 –  เครื่องราชอิสริยาภรณ์อันมีเกียรติยศยิ่งมงกุฎไทย ชั้นสูงสุด มหาวชิรมงกุฎ (ม.ว.ม.)
พ.ศ. 2553 –  เครื่องราชอิสริยาภรณ์อันเป็นที่สรรเสริญยิ่งดิเรกคุณาภรณ์ ชั้นที่ 4 จตุตถดิเรกคุณาภรณ์ (จ.ภ.)
คดีแชร์สหกรณ์จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

คดีแชร์สหกรณ์จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย หรือ คดีแชร์ลูกโซ่จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย คดีพิเศษที่ 40/2564กล่าวหา รองศาสตราจารย์ ดร.สวัสดิ์ แสงบางปลา รองศาสตราจารย์ ดร.บัญชา ชลาภิรมย์ รองอธิการบดีจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ในข้อหาร่วมกันทุจริตและฉ้อโกงบุคลากรของจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย โดยแบ่งเป็นสองคดีย่อยได้แก่คดีบริหารเงินสมาชิกสหกรณ์จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยผิดพลาดโดยจงใจฉ้อโกงกับคดี แชร์ลูกโซ่ สำนักงานสลากกินแบ่งรัฐบาล รวมเงินทั้งสิ้น 1,629,730,000 บาท
คดีดังกล่าวเป็นคดีความผิดพลาดทางเศรษฐกิจที่เกี่ยวกับการฉ้อโกงจากการระดมเงินจากประชาชนที่เกิดขึ้นในช่วงระหว่างปี พ.ศ. 2553 - 2560 โดยการระดมเงินจากประชาชนในรูปการทุจริตยักยอกทรัพย์ในฐานะผู้บริหารเงินสหกรณ์จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ซึ่ง รองศาสตราจารย์ ดร.สวัสดิ์ แสงบางปลา มีผู้เสียหายจำนวนมากกว่า 160 คน โดยเงินของอาจารย์จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยได้นำไปลงทุนกับ สหกรณ์ยูเนี่ยนคลองจั่น (สคจ.) 1,431 ล้านบาท สหกรณ์เครดิตยูเนี่ยนมงคลเศรษฐี (ส. มงคลเศรษฐี) 200 ล้านบาท สหกรณ์เคหสถานนพเก้ารวมใจ (สค. นพเก้าฯ) 915 ล้านบาท ชุมนุมสหกรณ์ธนกิจไทย (ชส. ธนกิจไทย) 585 ล้านบาท รวมทั้งสิ้น 3,131 ล้านบาท โดยอัยการระบุว่ามูลค่าความเสียหายของสหกรณ์จุฬาทั้งหมดอยู่ที่ 1,446 ล้านบาท
นอกจากนั้น รองศาสตราจารย์ ดร.สวัสดิ์ แสงบางปลา ยังก่อคดีหลอกให้อาจารย์จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยนำเงินมาลงทุนส่วนตัวหรือหลอกเล่นแชร์ลูกโซ่จำนวน 183,730,000 บาท หรือที่รู้จักในนามคดีแชร์ลูกโซ่สำนักงานสลากกินแบ่งรัฐบาล รวมเงินทั้งสิ้น 1,629,730,000 บาท (1,446 ล้านบาท รวมกับ 183,730,000 บาท)
สวัสดิ์ แสงบางปลา

รองศาสตราจารย์ ดร.สวัสดิ์ แสงบางปลา เป็นนักเรียนทุนมูลนิธิอานันทมหิดลหรือรู้จักกันในนักเรียนทุนเล่าเรียนหลวงได้รับนักสหกรณ์แห่งชาติ ประจำปี พ.ศ. 2542 ในวันที่ 19 กุมภาพันธ์ พ.ศ. 2552 นาย อภิสิทธิ์ เวชชาชีวะ นายกรัฐมนตรี ได้มอบโล่รางวัลให้ทำเนียบรัฐบาล และเป็นรองศาสตราจารย์ประจำคณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย อดีตประธานกรรมการดำเนินการสันนิบาตสหกรณ์แห่งประเทศไทย อดีตประธานกรรมการชุมนุมสหกรณ์ออมทรัพย์แห่งประเทศไทย และอดีตประธานกรรมการดำเนินงาน ชุมนุมสหกรณ์ธนกิจไทย จำกัด สมรส กับ รองศาสตราจารย์ พูลพร แสงบางปลา
ขณะที่ รองศาสตราจารย์ ดร.สวัสดิ์ แสงบางปลา ดำรงตำแหน่งประธานคณะกรรมการสหกรณ์ออมทรัพย์จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ได้หลอกลวงบุคลากรของจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยราว 200 คน ให้มาลงทุนโดยอ้างว่าตนได้รับการคัดเลือกเป็นตัวแทนจำหน่ายสลากกินแบ่งรัฐบาลจากสำนักงานสลากกินแบ่งรัฐบาล โดยให้จำเลยกู้ยืมเงินไปซื้อสลากตามโควต้าเพื่อไปจำหน่ายเอากำไรต่อโดยจะได้ค่าตอบแทนร้อยละ 1 ต่อเดือน ของจำนวนเงินที่ให้กู้ยืม หรือร้อยละ 12 ต่อปี และเดือนสุดท้ายจะได้รับผลตอบแทนคืนทั้งหมดพร้อมดอกเบี้ย จนมีบุคลากรจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยหลงเชื่อจำนวนมาก โดยมีเงินหมุนเวียนทั้งสิ้น 183,730,000 บาท
นอกจากคดีนี้แล้ว เขายังตกเป็นจำเลยร่วมกับ นางสาว เมธวัชร์ คนมั่น หรือ นางสาว พชกร คนมั่นในความผิดฐานฟอกเงินที่สืบเนื่องจากการฉ้อโกงดังกล่าว วงเงินสูงถึง 641 ล้านบาทด้วย เบื้องต้น นางสาว เมธวัชร์ คนมั่น ให้การรับสารภาพในชั้นศาล และศาลพิพากษาจำคุกไปแล้ว 17 ปี รับสารภาพลดโทษเหลือ 8 ปี 6 เดือน ไม่รอลงอาญา ส่วน รองศาสตราจารย์ ดร.สวัสดิ์ ปฏิเสธข้อกล่าวหา ปัจจุบันอยู่ระหว่างการไต่สวน
และตกเป็นจำเลยร่วมในคดีฟอกเงิน หมายเลขดำที่ ฟย.20/2560 ที่พนักงานอัยการคดีพิเศษ 2 เป็นโจทก์ฟ้อง รองศาสตราจารย์ ดร. สวัสดิ์ แสงบางปลา อดีตประธานกรรมการบริหารสหกรณ์ออมทรัพย์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, น.ส.จิรัชญา คุณยศยิ่ง และ น.ส.ภวิษย์พร ใบเกตุ
เบื้องหลัง

อาจารย์จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยคนหนึ่งได้เสียชีวิตลง และบุตรไปค้นเจอใบถอนเงิน และใบเสร็จรับเงิน จาก รองศาสตราจารย์ ดร. สวัสดิ์ แสงบางปลา 6 ใบ วงเงินรวม 24 ล้านบาท โดยเมื่อถึงวันที่ 6 มีนาคม พ.ศ. 2560 ซึ่งถึงคิวต้องได้รับเงินแบ่งจ่ายรายเดือน แต่กลับไม่ได้รับเงิน ส่งผลให้บุตรเดินทางไปพูดคุยกับ รองศาสตราจารย์ ดร.สวัสดิ์ แสงบางปลา ที่สหกรณ์ออมทรัพย์จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เพื่อขอเอาเงินดังกล่าวคืน แต่กลับไม่ได้รับเงิน ส่งผลให้เดินทางไปพูดคุยกับ รองศาสตราจารย์ ดร. สวัสดิ์ แสงบางปลา ที่สหกรณ์ออมทรัพย์จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เพื่อขอเอาเงินดังกล่าวคืน โดย รองศาสตราจารย์ ดร. สวัสดิ์ แสงบางปลา ยินยอม และจะจ่ายเป็นเช็คธนาคารมาให้เดือนละ 2 ล้านบาท รวม 12 เดือน อย่างไรก็ดี เมื่อวันที่ 13 มีนาคม พ.ศ. 2560 ได้นำเช็คไปขึ้นเงิน แต่ไม่สามารถเบิกเงินได้ จึงติดต่อไปยัง รองศาสตราจารย์ ดร. สวัสดิ์ แสงบางปลา แต่ไม่สามารถติดต่อได้ ต่อมาเมื่อวันที่ 14 มีนาคม พ.ศ. 2560 ธนาคารได้แจ้งกลับมาว่า บัญชีเงินฝากดังกล่าวถูกปิดแล้ว และนับตั้งแต่เมื่อวันที่ 14 มีนาคม พ.ศ. 2560 จนถึงปัจจุบันไม่สามารถติดต่อ รองศาสตราจารย์ ดร. สวัสดิ์ แสงบางปลา ได้แต่อย่างใด
ลำดับเหตุการณ์

รองศาสตราจารย์ ดร.สวัสดิ์ แสงบางปลา จะโทรศัพท์ชักชวนให้ร่วมลงทุน ก่อนจะเชิญชวนมาพบ และพูดจาหว่านล้อมให้กู้หุ้นสหกรณ์จุฬา โดยระบุว่า หากกู้หุ้นสหกรณ์จุฬาฯ เสียดอกเบี้ยร้อยละ 2.8 ต่อปี แต่เงินปันผลที่จะได้รับหากลงทุนกับ รองศาสตราจารย์ ดร. สวัสดิ์ แสงบางปลา คือร้อยละ 12 ต่อปี จึงคุ้มค่ากว่า ทำให้มีคนหลงเชื่อเป็นจำนวนมาก ต่อมาในวันที่ 20 พฤศจิกายน พ.ศ. 2560 สำนักงานคณะกรรมการป้องกันและปราบปรามการฟอกเงินได้ออกประกาศลงราชกิจจานุเบกษาให้ผู้เสียหายยื่นหลักฐานภายในสามสิบวัน โดยระบุตอนหนึ่งว่า รองศาสตราจารย์ ดร. สวัสดิ์ แสงบางปลา นำเงินไปลงทุนในบริษัท อสังหาริมทรัพย์
ผลการพิจารณาคดีของศาลอาญา

พนักงานอัยการฝ่ายคดีพิเศษ 2 เป็นโจทก์ฟ้อง รองศาสตราจารย์ ดร.สวัสดิ์ แสงบางปลา อดีตประธานกรรมการบริหารสหกรณ์ออมทรัพย์จุฬาฯ น.ส.จิรัชญา หรือ “ไข่เจียว” คุณยศยิ่ง และ น.ส.ภวิษย์พร ใบเกตุ เป็นจำเลยที่ 1-3 จากกรณีที่จำเลยร่วมกันฟอกเงินสหกรณ์จุฬาฯ 42 ล้านบาท จากการฉ้อโกงเงินประชาชนที่นำมาร่วมลงทุนซื้อสลากกินแบ่งรัฐบาล หรือโควตาล็อตเตอรรี่คดีนี้ศาลอาญามีคำพิพากษาเมื่อวันที่ 31 มกราคม พ.ศ. 2562 ให้จำคุก นายสวัสดิ์ จำเลยที่ 1 ไว้ 20 ปี จำคุก น.ส.ภวิษย์พร จำเลยที่ 3 ไว้ 3 ปี ยกฟ้องจำเลยที่ 2 ห้องพิจารณาคดี 704  ต่อมา กรมสอบสวนคดีพิเศษ ได้รับคดีนี้เป็นคดีพิเศษ 25/2564 เมื่อวันที่ 23 กุมภาพันธ์ พ.ศ. 2564รองศาสตราจารย์ ดร. สวัสดิ์ แสงบางปลา เสียชีวิตภายในเรือนจำในอีกสองปีถัดจากนั้น คดีจึงสิ้นสุด
ผลการพิจารณาคดีของคดีแพ่ง

ศาลแพ่งยังระบุว่ามีอาจารย์อีกสองรายซึ่งสังกัดคณะครุศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยมีความผิดเพราะไม่ชำระหนี้ตามคำพิพากษาจากมูลหนี้ละเมิดในคดีหมายเลขแดงที่ พ 2561/2563  ได้แก่ อาจารย์ ชาญวิทย์ อุปยโส เหรัญญิก สหกรณ์ออมทรัพย์จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย และ รองศาสตราจารย์ ดร.บัญชา ชลาภิรมย์
ผลที่ตามมา

คดีดังกล่าวส่งผลกระทบอย่างมากต่อจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เนื่องจาก รองศาสตราจารย์ ดร.สวัสดิ์ แสงบางปลา เป็นอดีตนักศึกษาคณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย มีผลการเรียนดีเยี่ยม ได้เกียรตินิยมอันดับหนึ่ง บุคคลที่ถูกหลอกส่วนมากเป็นอาจารย์ของจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เช่น ศาสตราจารย์ ดร.ศักดา ปั้นเหน่งเพ็ชร์อดีตรองคณบดีฝ่ายวิจัยและวิเทศสัมพันธ์ คณะนิเทศศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย มูลค่าเสียหาย 5 ล้านบาท
ผู้ช่วยศาสตราจารย์ วรรณพร วีรวัฒน์ นายกสโมสรอาจารย์จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ไม่เปิดเผยมูลค่าความเสียหาย
รองศาสตราจารย์ ดร.หรรษา สงวนน้อย คณะวิทยาศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย มูลค่าเสียหาย 19.2 ล้านบาท
ผู้ช่วยศาสตราจารย์ นายแพทย์ ประสาร จิมากร อดีตหัวหน้าภาคพยาธิวิทยา คณะแพทยศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย มูลค่าความเสียหาย 15 ล้าน
รองศาสตราจารย์ แม้น อมรสิทธิ์ อดีตหัวหน้าภาควิชาเคมี คณะวิทยาศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย มูลค่าความเสียหาย 5 ล้านบาท
ทั้งนี้ รองศาสตราจารย์ แม้น อมรสิทธิ์ อดีตหัวหน้าภาควิชาเคมี คณะวิทยาศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ได้กล่าวกับ ไทยรัฐ ตอนหนึ่งว่า อยากให้คณะรักษาความสงบแห่งชาติเข้ามาช่วยเหลือนับเป็นครั้งแรกที่อาจารย์จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยขอร้องให้เผด็จการทหารในประเทศไทยช่วยเหลือตนเอง
ต่อมาอัยการได้ฟ้องร้อง รองศาสตราจารย์ ดร.บัญชา ชลาภิรมย์ อดีตรองอธิการบดี จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยและอดีตคณบดีคณะครุศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยฐานยักยอกทรัพย์
ต่อมากรมสอบสวนคดีพิเศษมีมติฟ้องร้องผู้บริหารสหกรณ์จุฬาฐานนำเงินบุคลากรจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยให้ สหกรณ์เครดิตยูเนียนมงคลเศรษฐี จำกัด, สหกรณ์เคหสถานนพเก้ารวมใจ จำกัด และสหกรณ์เครดิตยูเนียนคลองจั่น จำกัด กู้ยืม
ในวันที่ 26 กันยายน พ.ศ. 2567 ศาลอาญาได้มีคำพิพากษาในคดีหมายเลขดำที่ อ.600/2566 พิพากษาว่า รองศาสตราจารย์ ดร. บัญชา ชลาภิรมย์ อดีตรองอธิการบดีจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย มีความผิดตามประมวลกฎหมายอาญา มาตรา 35 ประกอบมาตรา 254 ให้จำคุก 5 ปี
อาจารย์จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยส่วนหนึ่งถึงขั้นล้มละลายเพราะกู้ยืมเงินมาเล่นแชร์ลูกโซ่ หย่าขาดกับสามีหรือภรรยาบางส่วนหาสถานสงเคราะห๋คนชราอาศัยเพราะจำเป็นต้องขายบ้าน ปล่อยเช่าบ้าน และทรัพย์สินที่จำเป็นออกไปเพื่อเป็นเงินใช้ในบั้นปลายชีวิต
ในวันที่ 8 พฤศจิกายน พ.ศ. 2561 ศาสตราจารย์ ดร.ศักดา ปั้นเหน่งเพ็ชร์ ให้สัมภาษณ์ในรายการข่าวสามมิติตอนหนึ่งว่า
" "อาจารย์บางท่านต้องขายบ้านหรือปล่อยเช่าบ้านเพื่อไปอาศัยสถานสงเคราะห์คนชรา บ้างก็อาศัยในที่ซอมซ่อ สรุปว่าพวกเราลำบากมากกับการที่ท่านกระทำเยี่ยงนี้กับเรา" "
พฤศจิกายน พ.ศ. 2552

พฤศจิกายน พ.ศ. 2552 เป็นเดือนที่ 11 ของปี พ.ศ. 2552 วันแรกของเดือนเป็นวันอาทิตย์ วันสุดท้ายของเดือนเป็นวันจันทร์
สถานีย่อย:เหตุการณ์ปัจจุบัน

| ด ค กเหตุการณ์เดือนอื่น |
| --- | --- |
พ.ศ. 2567:  มกราคม  กุมภาพันธ์  มีนาคม  เมษายน  พฤษภาคม  มิถุนายน  กรกฎาคม  สิงหาคม  กันยายน  ตุลาคม  พฤศจิกายน  ธันวาคม 
พ.ศ. 2566:  มกราคม  กุมภาพันธ์  มีนาคม  เมษายน  พฤษภาคม  มิถุนายน  กรกฎาคม  สิงหาคม  กันยายน  ตุลาคม  พฤศจิกายน  ธันวาคม 
พ.ศ. 2565:  มกราคม  กุมภาพันธ์  มีนาคม  เมษายน  พฤษภาคม  มิถุนายน  กรกฎาคม  สิงหาคม  กันยายน  ตุลาคม  พฤศจิกายน  ธันวาคม 
พ.ศ. 2564:  มกราคม  กุมภาพันธ์  มีนาคม  เมษายน  พฤษภาคม  มิถุนายน  กรกฎาคม  สิงหาคม  กันยายน  ตุลาคม  พฤศจิกายน  ธันวาคม 
พ.ศ. 2563:  มกราคม  กุมภาพันธ์  มีนาคม  เมษายน  พฤษภาคม  มิถุนายน  กรกฎาคม  สิงหาคม  กันยายน  ตุลาคม  พฤศจิกายน  ธันวาคม 
พ.ศ. 2562:  มกราคม  กุมภาพันธ์  มีนาคม  เมษายน  พฤษภาคม  มิถุนายน  กรกฎาคม  สิงหาคม  กันยายน  ตุลาคม  พฤศจิกายน  ธันวาคม 
พ.ศ. 2561:  มกราคม  กุมภาพันธ์  มีนาคม  เมษายน  พฤษภาคม  มิถุนายน  กรกฎาคม  สิงหาคม  กันยายน  ตุลาคม  พฤศจิกายน  ธันวาคม 
พ.ศ. 2560:  มกราคม  กุมภาพันธ์  มีนาคม  เมษายน  พฤษภาคม  มิถุนายน  กรกฎาคม  สิงหาคม  กันยายน  ตุลาคม  พฤศจิกายน  ธันวาคม 
พ.ศ. 2559:  มกราคม  กุมภาพันธ์  มีนาคม  เมษายน  พฤษภาคม  มิถุนายน  กรกฎาคม  สิงหาคม  กันยายน  ตุลาคม  พฤศจิกายน  ธันวาคม 
พ.ศ. 2558:  มกราคม  กุมภาพันธ์  มีนาคม  เมษายน  พฤษภาคม  มิถุนายน  กรกฎาคม  สิงหาคม  กันยายน  ตุลาคม  พฤศจิกายน  ธันวาคม 
พ.ศ. 2557:  มกราคม  กุมภาพันธ์  มีนาคม  เมษายน  พฤษภาคม  มิถุนายน  กรกฎาคม  สิงหาคม  กันยายน  ตุลาคม  พฤศจิกายน  ธันวาคม 
พ.ศ. 2556:  มกราคม  กุมภาพันธ์  มีนาคม  เมษายน  พฤษภาคม  มิถุนายน  กรกฎาคม  สิงหาคม  กันยายน  ตุลาคม  พฤศจิกายน  ธันวาคม 
พ.ศ. 2555:  มกราคม  กุมภาพันธ์  มีนาคม  เมษายน  พฤษภาคม  มิถุนายน  กรกฎาคม  สิงหาคม  กันยายน  ตุลาคม  พฤศจิกายน  ธันวาคม 
พ.ศ. 2554:  มกราคม  กุมภาพันธ์  มีนาคม  เมษายน  พฤษภาคม  มิถุนายน  กรกฎาคม  สิงหาคม  กันยายน  ตุลาคม  พฤศจิกายน  ธันวาคม 
พ.ศ. 2553:  มกราคม  กุมภาพันธ์  มีนาคม  เมษายน  พฤษภาคม  มิถุนายน  กรกฎาคม  สิงหาคม  กันยายน  ตุลาคม  พฤศจิกายน  ธันวาคม 
พ.ศ. 2552:  มกราคม  กุมภาพันธ์  มีนาคม  เมษายน  พฤษภาคม  มิถุนายน  กรกฎาคม  สิงหาคม  กันยายน  ตุลาคม  พฤศจิกายน  ธันวาคม 
พ.ศ. 2551:  มกราคม  กุมภาพันธ์  มีนาคม  เมษายน  พฤษภาคม  มิถุนายน  กรกฎาคม  สิงหาคม  กันยายน  ตุลาคม  พฤศจิกายน  ธันวาคม 
พ.ศ. 2550:  มกราคม  กุมภาพันธ์  มีนาคม  เมษายน  พฤษภาคม  มิถุนายน  กรกฎาคม  สิงหาคม  กันยายน  ตุลาคม  พฤศจิกายน  ธันวาคม 
พ.ศ. 2549:  มกราคม  กุมภาพันธ์  มีนาคม  เมษายน  พฤษภาคม  มิถุนายน  กรกฎาคม  สิงหาคม  กันยายน  ตุลาคม  พฤศจิกายน  ธันวาคม 
พ.ศ. 2548:  มกราคม  กุมภาพันธ์  มีนาคม  เมษายน  พฤษภาคม  มิถุนายน  กรกฎาคม  สิงหาคม  กันยายน  ตุลาคม  พฤศจิกายน  ธันวาคม 
พ.ศ. 2547:  มกราคม  กุมภาพันธ์  มีนาคม  เมษายน  พฤษภาคม  มิถุนายน  กรกฎาคม  สิงหาคม  กันยายน  ตุลาคม  พฤศจิกายน  ธันวาคม 
พ.ศ. 2546:  มกราคม  กุมภาพันธ์  มีนาคม  เมษายน  พฤษภาคม  มิถุนายน  กรกฎาคม  สิงหาคม  กันยายน  ตุลาคม  พฤศจิกายน  ธันวาคม
แขวงบางหว้า

บทความนี้เกี่ยวกับเขตการปกครองของกรุงเทพมหานคร สำหรับสถานีรถไฟฟ้า ดูที่ สถานีบางหว้า
| แขวงบางหว้า |
| --- | --- |
แขวง
การถอดเสียงอักษรโรมัน
 • อักษรโรมัน: Khwaeng Bang Wa
ซีคอนบางแค
แผนที่เขตภาษีเจริญ เน้นแขวงบางหว้า
ประเทศ:  ไทย
เขตปกครองพิเศษ: กรุงเทพมหานคร
เขต: ภาษีเจริญ
พื้นที่
 • ทั้งหมด: 5.105 ตร.กม. (1.971 ตร.ไมล์)
ประชากร (2566)
 • ทั้งหมด: 38,106 คน
 • ความหนาแน่น: 7,464.45 คน/ตร.กม. (19,332.8 คน/ตร.ไมล์)
รหัสไปรษณีย์: 10160
รหัสภูมิศาสตร์: 102201
 ส่วนหนึ่งของสารานุกรมประเทศไทย
บางหว้า เป็นแขวงหนึ่งของเขตภาษีเจริญ กรุงเทพมหานคร