Una empresa encuentra un modelo fundacional que produce imágenes que no coinciden con las indicaciones. Quieren ajustar las técnicas de prompting para reducir las imágenes irrelevantes. ¿Qué enfoque de prompting ayuda directamente a excluir contenido no deseado?

Las "negative prompts" (instrucciones negativas) son una técnica de ingeniería de prompts que especifica explícitamente lo que el modelo no debe incluir en la imagen generada. Al indicar elementos no deseados, el modelo puede evitarlos directamente, reduciendo así la generación de imágenes irrelevantes o no coincidentes con la intención del usuario. "Zero-shot prompts" se refieren a la capacidad del modelo para realizar una tarea sin ejemplos específicos, lo cual no aborda directamente la exclusión de contenido. "Positive prompts" (instrucciones positivas) describen lo que se quiere en la imagen, pero no impiden activamente lo que no se quiere. "Ambiguous prompts" (instrucciones ambiguas) son vagas y probablemente aumentarían la generación de contenido irrelevante, en lugar de reducirlo.