한 회사에서 Amazon Bedrock 및 Stable Diffusion을 사용하여 텍스트에서 제품 이미지를 생성하는 검색 증강 생성(RAG)을 사용합니다. 결과물은 종종 일반적이고 세부 정보가 부족합니다. 생성된 이미지의 특이성을 가장 많이 높일 수 있는 변경 사항은 무엇입니까?

CFG(Classifier-Free Guidance) 스케일을 높이면 모델이 프롬프트에 더 충실하게 이미지를 생성하도록 유도하여 생성된 이미지의 특이성과 프롬프트 일치도를 높일 수 있습니다. 이는 모델이 프롬프트의 지시를 더 강력하게 따르도록 가중치를 부여하는 효과가 있습니다. 생성 단계 수를 늘리는 것은 이미지의 품질을 향상시킬 수 있지만, 반드시 특이성을 높이는 것은 아닙니다. 마스크 소스에 MASKIMAGEBLACK 옵션을 사용하는 것은 이미지 편집 시 특정 영역을 마스킹하는 데 사용되며, 이미지의 전반적인 특이성 향상과는 직접적인 관련이 없습니다. 프롬프트 강도를 높이는 것은 모호한 용어이며, CFG 스케일 조정만큼 명확하게 특이성을 높이는 방법은 아닙니다.