Ein Unternehmen verwendet Retrieval Augmented Generation mit Amazon Bedrock und Stable Diffusion, um Produktbilder aus Text zu erstellen. Die Ausgaben sind oft generisch und wenig detailliert. Welche Änderung wird die Spezifität der generierten Bilder am stärksten erhöhen?

Eine höhere CFG-Skala (Classifier-Free Guidance) zwingt das Modell, den bereitgestellten Prompts stärker zu folgen, was zu spezifischeren und detaillierteren Bildern führt. Bei zu niedriger Einstellung können die Ergebnisse generisch sein, da das Modell mehr kreative Freiheit hat. Das Erhöhen der Generierungsschritte verbessert die Bildqualität, aber nicht unbedingt die Spezifität des Inhalts. Die Option MASKIMAGEBLACK bezieht sich auf die Bildmaskierung und beeinflusst nicht direkt die Spezifität des generierten Inhalts aus Text. Die Prompt-Stärke ist kein Standardparameter in den meisten Text-zu-Bild-Modellen; stattdessen wird die CFG-Skala verwendet, um die Einhaltung des Prompts zu steuern.