Компания использует Retrieval Augmented Generation с Amazon Bedrock и Stable Diffusion для создания изображений продуктов из текста. Результаты часто бывают общими и не детализированными. Какое изменение наиболее значительно повысит специфичность генерируемых изображений?

Повышение значения CFG (Classifier-Free Guidance) scale увеличивает влияние текстового промпта на процесс генерации изображения. Более высокое значение CFG заставляет модель более строго следовать указаниям промпта, что приводит к более детализированным и специфичным изображениям, соответствующим запросу. Увеличение количества шагов генерации может улучшить качество, но не специфичность. Использование MASKIMAGEBLACK относится к инпейнтингу/аутпейнтингу и не влияет на специфичность генерации с нуля. Увеличение силы промпта (длины или сложности) может быть полезным, но CFG scale напрямую контролирует, насколько сильно модель придерживается этого промпта.