Ein Unternehmen stellt fest, dass ein Foundation Model Bilder erzeugt, die nicht zu den Prompts passen. Sie möchten die Prompting-Techniken anpassen, um irrelevante Bilder zu reduzieren. Welcher Prompting-Ansatz hilft direkt, unerwünschte Inhalte auszuschließen?

Negative Prompts sind die direkte Lösung, um unerwünschte Inhalte in generierten Bildern zu reduzieren, da sie dem Modell explizit mitteilen, was es nicht generieren soll. Dies ist besonders nützlich, wenn das Modell trotz positiver Anweisungen bestimmte unerwünschte Elemente hinzufügt. Zero-Shot-Prompts sind Anweisungen ohne Beispiele, was nicht direkt hilft, unerwünschte Inhalte auszuschließen. Positive Prompts beschreiben, was generiert werden soll, aber sie sind weniger effektiv beim Ausschließen spezifischer unerwünschter Elemente. Mehrdeutige Prompts würden das Problem der irrelevanten Bilder sogar noch verschlimmern, da sie dem Modell keine klaren Anweisungen geben.