Stable Diffusion web UI
واجهة متصفح مليئة بالميزات لتوليد وتعديل الصور محلياً باستخدام نماذج Stable Diffusion.
توليد، وإصلاح (inpaint)، وتكبير، وضبط صور الذكاء الاصطناعي بدقة باستخدام لوحة تحكم محلية في المتصفح ونماذج مخصصة.
تمنحك Stable Diffusion WebUI واجهة وُب مدعومة بمكتبة Gradio لتوليد وتعديل الصور على حاسوبك الشخصي. وهي مصممة للمحترفين المبدعين والفنانين الرقميين الذين يريدون تحكماً تفصيلياً في معاملات توليد الصور دون الاعتماد على منصات سحابية مدفوعة.
ما هو
يوفر التطبيق أدوات للتحويل من النص إلى صورة، ومن صورة إلى صورة، والإصلاح (inpaint)، والتمديد (outpainting)، واستعادة الوجه باستخدام GFPGAN وCodeFormer. ويتضمن ميزات سير عمل مرئية مثل ترجيح موجه النص (prompt attention)، ودمج نقاط التحقق (checkpoint merging)، واستخراج بيانات الصور الوصفية المضمنة، ودعم الإضافات المخصصة.
لمن هو
تناسب هذه الأداة مصممي الجرافيك، والرسامين، والفنانين الرقميين الذين لديهم وحدة معالجة رسومات (GPU) مخصصة ويريدون تحكماً دقيقاً في سير عمل توليد الذكاء الاصطناعي. وهي غير مناسبة للمستخدمين الذين ليس لديهم عتاد رسومي مخصص أو أولئك الذين يفضلون تطبيقات الويب المُدارة التي لا تتطلب أي إعداد.
أهم الميزات
الإصلاح (Inpainting) والتمديد (Outpainting)
تعديل مناطق محددة من الصورة أو تمديد حدود اللوحة الحالية باستخدام موجهات النص.
ترجيح الموجه (Prompt Weighting) والمصفوفة
ضبط التركيز على الكلمات الرئيسية باستخدام بناء جملة بسيط واختبار مجموعات الموجه عبر شبكات المصفوفة.
إدارة النماذج وLoRA
دمج ما يصل إلى ثلاثة نقاط تحقق وتطبيق LoRAs مخصصة، أو شبكات فائقة، أو تضمينات مباشرة داخل الموجهات.
استعادة الوجوه المدمجة
إصلاح تفاصيل الوجه وتكبير مخرجات منخفضة الدقة باستخدام نماذج مدمجة مثل GFPGAN، وCodeFormer، وRealESRGAN.
حفظ واسترجاع البيانات الوصفية
تخزين إعدادات الموجه وأداة التعيينات داخل أجزاء PNG الناتجة، ثم سحب الصور مرة أخرى إلى واجهة المستخدم لإعادة تحميل المعاملات.
جاهز للعمل في 3 خطوات
حكمنا الصادق
ما يميّزه
- يقرأ ويستعيد تلقائياً معاملات التوليد الكاملة المضمنة في ملفات الصور PNG وJPEG.
- يدعم إضافات المجتمع، والنصوص البرمجية المخصصة، والشبكات الفائقة، وLoRAs مباشرة داخل واجهة المستخدم.
- يتضمن شبكات عصبية متخصصة لاستعادة الوجوه مثل GFPGAN وCodeFormer إلى جانب محولات تكبير متعددة.
- يقدم تحكماً دقيقاً في الموجه من خلال ترجيح الاهتمام، وتعديل الموجه في منتصف التوليد، والموجهات القابلة للتركيب.
أين يقصّر
- يتطلب عتاداً محلياً مزوداً بوحدة معالجة رسومات (GPU) مخصصة (يوصى بـ 4GB VRAM على الأقل) ليعمل بفعالية.
- يتطلب خطوات تثبيت تقنية تتضمن إعداد Python 3.10.6 وGit وتشغيل نصوص التنفيذ المحلية.
- يفتقر إلى الاستضافة السحابية المدمجة الجاهزة للاستخدام، مما يتطلب منك تكوين خدمات مثل Google Colab إذا كانت ذاكرة VRAM المحلية غير كافية.
التسعير والرخصة
البرنامج مجاني للاستخدام بموجب ترخيص AGPL-3.0. نفقاتك الوحيدة تأتي من العتاد اللازم لاستضافته محلياً أو رسوم الحوسبة السحابية لجهة خارجية إذا اخترت تشغيله على خوادم خارجية.
وظائف للناطقين بالعربية
873 وظيفة مفتوحة عن بعد في تدريب الذكاء الاصطناعي، آخر تحديث ١٥ نوفمبر ٢٠٢٦؛ أجر معظمها $20–$170 في الساعة. منها 2 وظائف تطلب متحدثين بالعربية. يعرضها ذكائي مجانًا، والتقديم يتم على منصة جهة التوظيف.
البدائل
أدوات الذكاء الاصطناعي المُراجَعة هذه تؤدي المهمة فوراً — من دليلنا المُقيَّم.
استخدمه، أو دعنا نُعِدّه لك
الأسئلة الشائعة
ما هو العتاد الذي تحتاجه لتشغيل هذا محلياً؟
تحتاج إلى وحدة معالجة رسومات (GPU) من NVIDIA أو AMD أو Intel بذاكرة VRAM لا تقل عن 4GB، على الرغم من أن تكوينات الذاكرة المنخفضة يمكن تشغيلها بـ 2GB.
كيف تستعيد إعدادات التوليد من صورة قمت بإنشائها؟
اسحب وأفلت ملف PNG الناتج في علامة التبويب PNG Info لعرض ونسخ الموجه الدقيق، والبذرة (seed)، وتفاصيل أداة التعيينات.
