Un'azienda riscontra che un modello di base produce immagini che non corrispondono ai prompt. Vogliono modificare le tecniche di prompting per ridurre le immagini irrilevanti. Quale approccio di prompting aiuta direttamente a escludere i contenuti indesiderati?

L'uso di prompt negativi è la tecnica più diretta per escludere contenuti indesiderati nelle immagini generate. Questi prompt specificano esplicitamente cosa non si vuole vedere nell'output, guidando il modello a evitare tali elementi. Ad esempio, se si desidera un'immagine di un cane senza guinzaglio, si potrebbe usare un prompt negativo come "senza guinzaglio". I prompt zero-shot sono un tipo di inferenza in cui il modello risponde a un prompt senza esempi precedenti, ma non sono specificamente progettati per escludere contenuti. I prompt positivi descrivono ciò che si vuole includere, ma non impediscono attivamente la generazione di elementi indesiderati. I prompt ambigui sono da evitare, poiché possono portare a interpretazioni errate e a risultati irrilevanti.