Firma używa Retrieval Augmented Generation z Amazon Bedrock i Stable Diffusion do tworzenia obrazów produktów z tekstu. Wyniki są często ogólne i pozbawione szczegółów. Która zmiana najbardziej zwiększy specyfikę generowanych obrazów?

Zwiększenie skali Classifier-Free Guidance (CFG) najbardziej zwiększy specyfikę generowanych obrazów. CFG kontroluje, jak ściśle model generujący (Stable Diffusion) podąża za promptem tekstowym. Wyższa wartość CFG sprawia, że model bardziej koncentruje się na szczegółach podanych w prompcie, co prowadzi do bardziej specyficznych i mniej ogólnych wyników. Zwiększenie liczby kroków generowania poprawia jakość obrazu, ale niekoniecznie jego zgodność z promptem. Użycie opcji MASKIMAGEBLACK jest związane z inpaintingiem lub outpaintingiem, czyli modyfikacją istniejących obrazów, a nie zwiększaniem specyfiki generacji od podstaw. Zwiększenie siły promptu (np. przez powtarzanie słów) może mieć pewien wpływ, ale jest mniej precyzyjne i skuteczne niż bezpośrednia kontrola CFG nad zgodnością z promptem.