ある企業は、Amazon BedrockとStable Diffusionを用いたRetrieval Augmented Generationを使用して、テキストから製品画像を生成しています。しかし、出力される画像はしばしば一般的で詳細に欠けています。生成される画像の具体性を最も高める変更はどれですか？

classifier-free guidance (CFG) スケールを上げることで、生成される画像はプロンプトにより忠実になり、具体性が向上します。CFGスケールは、生成プロセスにおいてテキストプロンプトが画像に与える影響の度合いを制御します。スケールを高くすると、モデルはプロンプトの内容をより強く反映しようとするため、詳細で具体的な画像を生成しやすくなります。 生成ステップ数を増やすことは、画像の品質を向上させる可能性がありますが、必ずしも具体性を直接高めるわけではありません。マスクソースにMASKIMAGEBLACKオプションを使用することは、画像の特定の領域をマスクする際に使用され、生成される画像の具体性とは直接関係ありません。プロンプトの強度を上げるという選択肢は曖昧で、CFGスケールを上げるという具体的な方法に比べて効果が不明確です。