ماسكات تفتيح البشرة في أسرع وقت
تاريخ النشر: 28th, January 2025 GMT
تعد الماسكات من أكثر الطرق التي لها فاعلية لعلاج مشاكل البشرة و للحصول على بشرة أفتح وأكثر نضارة، يمكنك استخدام ماسك طبيعي وفعال. إليك وصفة سهلة لتحضير ماسك لتفتيح البشرة:
ماسك الحليب والعسل والليمونالمكونات:ملعقة صغيرة من العسل الطبيعي.ملعقتان كبيرتان من الحليب (يفضل الحليب كامل الدسم).نصف ملعقة صغيرة من عصير الليمون (اختياري إذا كانت بشرتك حساسة).الطريقة:اخلطي جميع المكونات جيدًا حتى تحصلي على مزيج متجانس.طبّقي الخليط على بشرتك النظيفة باستخدام فرشاة أو بأطراف أصابعك.اتركي الماسك لمدة 15-20 دقيقة.اغسلي وجهك بالماء الفاتر وجففيه بلطف.كرري الماسك مرتين إلى ثلاث مرات في الأسبوع للحصول على أفضل النتائج.ملاحظات:إذا كانت بشرتك حساسة، يمكنك تخفيف عصير الليمون أو تجنبه تمامًا.احرصي دائمًا على اختبار الماسك على جزء صغير من الجلد قبل استخدامه على وجهك بالكامل للتأكد من عدم وجود حساسية.استخدمي واقي الشمس يوميًا، خاصة بعد استخدام ماسكات تحتوي على الليمون
المصدر: صدى البلد
كلمات دلالية: ماسك ماسك طبيعي الماسكات
إقرأ أيضاً:
ثورة في توليد الصور بالذكاء الاصطناعي.. أداة جديدة أسرع 9 مرات وتعمل على هاتفك
تمكن باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) وشركة NVIDIA من تطوير أداة جديدة لتوليد الصور تعتمد على الذكاء الاصطناعي، تمتاز بسرعة فائقة وجودة عالية مع استهلاك أقل للطاقة، ويمكن تشغيلها محليًا على أجهزة الحاسوب المحمولة أو الهواتف الذكية.
الأداة الجديدة التي تحمل اسم HART (اختصارًا لـ Hybrid Autoregressive Transformer) تمثل دمجًا مبتكرًا بين تقنيتين شائعتين في هذا المجال: النماذج التوليدية التسلسلية (autoregressive) ونماذج الانتشار (diffusion). حيث تعتمد HART على النموذج التسلسلي لرسم الصورة بشكل سريع وإجمالي، ثم تستخدم نموذج الانتشار صغير الحجم لتوضيح التفاصيل الدقيقة وتحسين جودة الصورة.
اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي يهدد مستقبل التصوير الفوتوغرافي
السرعة والكفاءة
وتتميز HART بقدرتها على إنتاج صور تضاهي أو تتفوق على الصور التي تولدها نماذج الانتشار المتقدمة، لكنها تفعل ذلك بسرعة أكبر بنحو تسع مرات، مع تقليل استهلاك الموارد الحاسوبية بنسبة تصل إلى 31% مقارنةً بأحدث النماذج. ويكفي أن يدخل المستخدم وصفًا نصيًا بسيطًا لتقوم الأداة بتوليد الصورة المطلوبة.
ويُتوقع أن تفتح هذه التقنية آفاقًا واسعة في عدة مجالات، مثل تدريب السيارات الذاتية القيادة في بيئات افتراضية واقعية، وتصميم مشاهد غنية لألعاب الفيديو، وحتى مساعدة الروبوتات على إتمام مهام معقدة في العالم الحقيقي.
يقول الباحث هاوتيان تانغ، المؤلف المشارك في الدراسة: "تمامًا كما يرسم الفنان لوحة من خلال تحديد الشكل العام أولًا، ثم يعود لإضافة التفاصيل الدقيقة بضربات فرشاة صغيرة، هذا ما تفعله HART بالضبط".
أخبار ذات صلة
تحسين الجودة
وقد واجه الباحثون تحديات أثناء تطوير الأداة، خاصة في كيفية دمج نموذج الانتشار بطريقة تكمّل عمل النموذج التسلسلي دون أن تؤدي إلى تراكم الأخطاء. وخلصوا إلى أن أفضل طريقة هي استخدام نموذج الانتشار فقط في المرحلة النهائية لمعالجة التفاصيل الدقيقة.
ومن أبرز ما يميز HART أنها تعتمد بشكل أساسي على نموذج تسلسلي مشابه للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT، مما يسهل دمجها مستقبلاً مع نماذج توليدية متعددة الوسائط تجمع بين الرؤية واللغة، وهو ما يمهد الطريق لتطبيقات جديدة مثل شرح خطوات تركيب قطعة أثاث بالصوت والصورة.
مستقبل HART
ويطمح الفريق البحثي إلى تطوير HART مستقبلًا ليشمل مجالات أوسع مثل توليد الفيديوهات والتنبؤ بالأصوات، مستفيدين من قابلية الأداة للتوسع والعمل عبر وسائط متعددة.
وقد تم تمويل هذا البحث من قبل عدة جهات منها مختبر MIT-IBM Watson للذكاء الاصطناعي، ومركز MIT وAmazon Science Hub، وبرنامج MIT لتقنيات الذكاء الاصطناعي، ومؤسسة العلوم الوطنية الأمريكية، كما تبرعت NVIDIA بالبنية التحتية اللازمة لتدريب النموذج.
إسلام العبادي(أبوظبي)
إعلام إسرائيلي: تل أبيب تشترط لإنهاء الحرب وتقدم مقترحا جديدا