ด้วยความสามารถของพวกเขา โมเดลการแพร่กระจายข้อความถึงภาพได้กลายเป็นเครื่องมือที่ได้รับความนิยมอย่างมากในชุมชนศิลปะ อย่างไรก็ตาม โมเดลปัจจุบัน รวมถึงเฟรมเวิร์กที่ทันสมัยที่สุด มักจะพบว่ามีการควบคุมคุณลักษณะและคุณสมบัติทางภาพในภาพที่สร้างขึ้นได้ยาก ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่น่าพอใจ ส่วนใหญ่จะพึ่งพาเฉพาะข้อความที่ให้มาเท่านั้น ซึ่งทำให้เกิดความท้าทายในการปรับเปลี่ยนคุณลักษณะที่ต่อเนื่องกัน เช่น ความเข้มของสภาพอากาศ ความคมชัดของเงา การแสดงออกบนใบหน้า หรืออายุของบุคคลอย่างแม่นยำ ทำให้ผู้ใช้สุดท้ายมีความยากในการปรับภาพให้ตรงตามความต้องการของตน นอกจากนี้ แม้ว่าเฟรมเวิร์กการสร้างภาพเหล่านี้จะผลิตภาพที่มีคุณภาพสูงและสมจริง แต่ก็มีแนวโน้มที่จะบิดเบือน เช่น ใบหน้าที่บิดเบี้ยวหรือนิ้วมือที่หายไป

เพื่อเอาชนะข้อจำกัดเหล่านี้ นักพัฒนาจึงได้เสนอการใช้คอนเซปต์สไลเดอร์ที่สามารถตีความได้ คอนเซปต์สไลเดอร์เหล่านี้สัญญาว่าจะให้การควบคุมที่ดีขึ้นสำหรับผู้ใช้สุดท้ายเหนือคุณลักษณะทางภาพ โดยเพิ่มการสร้างภาพและแก้ไขภาพภายในโมเดลการแพร่กระจาย คอนเซปต์สไลเดอร์ในโมเดลการแพร่กระจายทำงานโดยการระบุแนวทางที่สอดคล้องกับคอนเซปต์แต่ละอย่างในขณะที่ลดการรบกวนของคุณลักษณะอื่นๆ เฟรมเวิร์กสร้างคอนเซปต์สไลเดอร์เหล่านี้โดยใช้ภาพตัวอย่างหรือชุดข้อความ จึงกำหนดทิศทางสำหรับทั้งคอนเซปต์ทางข้อความและภาพ

ในที่สุด การใช้คอนเซปต์สไลเดอร์ในโมเดลการแพร่กระจายข้อความถึงภาพอาจส่งผลให้การสร้างภาพมีการแทรกแซงน้อยที่สุด และการควบคุมที่ดีขึ้นเหนือผลลัพธ์สุดท้าย ในขณะเดียวกันก็เพิ่มความสมจริงที่รับรู้ได้โดยไม่เปลี่ยนแปลงเนื้อหาของภาพ และสร้างภาพที่สมจริง ในบทความนี้ เราจะพูดถึงแนวคิดการใช้คอนเซปต์สไลเดอร์ในเฟรมเวิร์กข้อความถึงภาพในรายละเอียดมากขึ้น และวิเคราะห์ว่าการใช้งานสามารถนำไปสู่การสร้างภาพที่มีคุณภาพเหนือกว่าได้อย่างไร

การแนะนำคอนเซปต์สไลเดอร์

ตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ เฟรมเวิร์กการแพร่กระจายข้อความถึงภาพปัจจุบันมักจะพบว่ามีการควบคุมคุณลักษณะและคุณสมบัติทางภาพในภาพที่สร้างขึ้นได้ยาก ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่น่าพอใจ นอกจากนี้ โมเดลเหล่านี้หลายรูปแบบยังพบว่ามีการควบคุมคุณลักษณะที่ต่อเนื่องกัน เช่น ความเข้มของสภาพอากาศหรือความคมชัดของเงา ได้ยาก ซึ่งยิ่งเพิ่มผลลัพธ์ที่ไม่น่าพอใจ คอนเซปต์สไลเดอร์อาจช่วยบรรเทาปัญหาเหล่านี้ได้ โดยการให้อำนาจผู้สร้างเนื้อหาและผู้ใช้สุดท้ายในการควบคุมการสร้างภาพและแก้ไขภาพได้ดีขึ้น

ส่วนใหญ่ของโมเดลการแพร่กระจายข้อความถึงภาพปัจจุบันพึ่งพาการแก้ไขข้อความที่ให้มาโดยตรงเพื่อควบคุมคุณลักษณะของภาพ ในขณะที่วิธีการอื่นที่ใช้โดยเฟรมเวิร์กเหล่านี้เกี่ยวข้องกับเทคนิคหลังการสร้างภาพ ซึ่งกลับกระบวนการการแพร่กระจายและแก้ไขการดึงดูดความสนใจเพื่อแก้ไขคอนเซปต์ทางภาพ อย่างไรก็ตาม เทคนิคหลังการสร้างภาพมีข้อจำกัด เช่น การสนับสนุนการแก้ไขพร้อมกันจำนวนจำกัด และต้องการการแทรกแซงแบบบุคคลสำหรับแนวคิดใหม่ๆ นอกจากนี้ยังสามารถแนะนำการผสมผสานแนวคิดหากไม่ได้รับการออกแบบอย่างรอบคอบ

ในทางกลับกัน คอนเซปต์สไลเดอร์ให้คำตอบที่มีประสิทธิภาพมากกว่าสำหรับการสร้างภาพ คอนเซปต์สไลเดอร์เหล่านี้เป็นอุปกรณ์ที่เบาและใช้งานง่าย ซึ่งสามารถใช้กับโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนไว้แล้ว โดยเพิ่มการควบคุมและความแม่นยำเหนือคอนเซปต์ที่ต้องการในครั้งแทรกแซงเดียว โดยมีการผสมผสานน้อยที่สุด คอนเซปต์สไลเดอร์ยังช่วยให้ผู้ใช้สุดท้ายสามารถแก้ไขคอนเซปต์ทางภาพที่ไม่ได้ครอบคลุมโดยคำอธิบายข้อความได้ ซึ่งเป็นคุณลักษณะที่แตกต่างจากวิธีการแก้ไขข้อความที่ขึ้นอยู่กับข้อความ

คอนเซปต์สไลเดอร์พยายามที่จะเรียนรู้และแก้ไขปัญหาที่พบในแนวคิดการสร้างภาพและเฟรมเวิร์กการแพร่กระจายสี่ประการ: การแก้ไขภาพ, วิธีการที่ใช้คำแนะนำ, การแก้ไขแบบจำลอง, และทิศทางเชิงความหมาย

การแก้ไขภาพ

เฟรมเวิร์ก AI ปัจจุบันอาจมุ่งเน้นไปที่การใช้ข้อมูลนำเข้าที่มีเงื่อนไขเพื่อควบคุมโครงสร้างภาพ หรือจัดการกับการดึงดูดความสนใจของภาพต้นฉบับพร้อมกับข้อความที่ให้มาเพื่อแก้ไขภาพเดียวในเฟรมเวิร์กการแพร่กระจายข้อความถึงภาพ วิธีการเหล่านี้สามารถใช้ได้เฉพาะกับภาพเดียวเท่านั้น และต้องมีการปรับโครงสร้างพื้นฐานแบบแยกสำหรับภาพทุกภาพเนื่องจากโครงสร้างเรขาคณิตที่เปลี่ยนแปลงไปตามเวลาและข้อความที่ให้มา

วิธีการที่ใช้คำแนะนำ

การใช้วิธีการที่ไม่มีคลาสสิฟายเออร์โดยอาศัยคำแนะนำได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการเพิ่มคุณภาพของภาพที่สร้างขึ้น และเพิ่มความสอดคล้องระหว่างข้อความและภาพ โดยการรวมคำแนะนำระหว่างการแทรกแซง วิธีการนี้สามารถปรับปรุงการสร้างภาพที่มีข้อจำกัดที่ได้รับจากเฟรมเวิร์กการแพร่กระจาย และสามารถใช้เพื่อชี้นำผ่านแนวคิดที่ไม่ปลอดภัยในเฟรมเวิร์กการแพร่กระจาย

การแก้ไขแบบจำลอง

การใช้คอนเซปต์สไลเดอร์สามารถมองได้ว่าเป็นเทคนิคการแก้ไขแบบจำลองที่ใช้แอดapter อันดับต่ำเพื่อผลิตคุณลักษณะเชิงความหมายเดียวที่มีพื้นที่สำหรับการควบคุมอย่างต่อเนื่องซึ่งสอดคล้องกับคุณลักษณะนั้น วิธีการปรับแต่งโดยการปรับให้เหมาะสมสามารถใช้เพื่อปรับแต่งเฟรมเวิร์กให้เหมาะสมกับการเพิ่มคอนเซปต์ใหม่ๆ นอกจากนี้ เทคนิคการแพร่กระจายแบบกำหนดเองยังเสนอวิธีการปรับแต่งชั้นการดึงดูดความสนใจเพื่อเพิ่มคอนเซปต์ทางภาพใหม่ๆ ลงในโมเดลการแพร่กระจายที่ได้รับการฝึกฝนไว้แล้ว ในทางกลับกัน เทคนิคการแพร่กระจายข้อความเสนอให้ปรับแต่งเวกเตอร์เชิงเรขาคณิตเพื่อกระตุ้นความสามารถของแบบจำลองและแนะนำคอนเซปต์ข้อความเข้าไปในเฟรมเวิร์ก

ทิศทางเชิงความหมายใน GANs

การดัดแปลงคุณลักษณะเชิงความหมายเป็นหนึ่งในคุณลักษณะหลักของเครือข่ายที่ต่อต้านการสร้างภาพ โดยพื้นที่ลาตέντในเครือข่ายเหล่านี้ถูกพบว่าสอดคล้องกันในลักษณะที่ไม่ต้องมีการดูแล ในเฟรมเวิร์กการแพร่กระจาย พื้นที่ลาตέντเหล่านี้มีอยู่ในชั้นกลางของโครงสร้าง U-Net และทิศทางหลักของพื้นที่ลาตέντในเฟรมเวิร์กการแพร่กระจายจับภาพความหมายทั่วไป คอนเซปต์สไลเดอร์ฝึกพื้นที่ย่อยอันดับต่ำที่สอดคล้องกับคุณลักษณะพิเศษโดยตรง และได้รับทิศทางแก้ไขที่แม่นยำและเฉพาะเจาะจงโดยใช้ข้อความหรือภาพคู่เพื่อปรับแต่งทิศทางทั่วไป

คอนเซปต์สไลเดอร์: โครงสร้างและการทำงาน

โมเดลการแพร่กระจายและ LoRA หรือแอดapter อันดับต่ำ

โมเดลการแพร่กระจายโดยพื้นฐานแล้วเป็นชั้นย่อยของเฟรมเวิร์กการสร้างภาพที่ทำงานบนหลักการของการสร้างข้อมูลโดยการย้อนกลับกระบวนการการแพร่กระจาย กระบวนการการแพร่กระจายไปข้างหน้าจะเพิ่มความเสี่ยงให้กับข้อมูลในตอนแรก จนกระทั่งเปลี่ยนจากสถานะที่มีการจัดระเบียบเป็นเสียงกระจายที่สมบูรณ์ เป้าหมายหลักของโมเดลการแพร่กระจายคือการย้อนกลับกระบวนการการแพร่กระจายโดยการลดความเสี่ยงของภาพอย่างช้าๆ และการสุ่มเสียงกระจายแบบกอสเซียนเพื่อสร้างภาพ ในการประยุกต์ใช้จริง เป้าหมายหลักของเฟรมเวิร์กการแพร่กระจายคือการคาดการณ์เสียงที่แท้จริงเมื่อเสียงกระจายที่สมบูรณ์ถูกป้อนเข้ามาเป็นข้อมูลนำเข้าพร้อมกับข้อมูลนำเข้าเพิ่มเติม เช่น การตั้งเงื่อนไขและขั้นตอน

เทคนิค LoRA หรือแอดapter อันดับต่ำจะแยกการอัปเดตของน้ำหนักระหว่างการปรับให้เหมาะสมเพื่อให้สามารถปรับให้เหมาะสมกับงานที่ใช้ได้ลงในพื้นที่ย่อยมิติต่ำ เทคนิค LoRA แยกการอัปเดตของน้ำหนักสำหรับชั้นของแบบจำลองที่ได้รับการฝึกฝนไว้แล้วทั้งในด้านขนาดของการนำเข้าและขนาดของการออก และจำกัดการอัปเดตให้อยู่ในพื้นที่ย่อยมิติต่ำ

คอนเซปต์สไลเดอร์

เป้าหมายหลักของคอนเซปต์สไลเดอร์คือการทำงานเป็นวิธีการปรับให้เหมาะสมของแอดapter LoRA บนเฟรมเวิร์กการแพร่กระจายเพื่อให้สามารถควบคุมคอนเซปต์ที่มุ่งเป้าได้ดีขึ้น และแสดงให้เห็นในภาพต่อไปนี้

เมื่อถูกกำหนดให้มีคอนเซปต์ที่เป็นเป้าหมาย คอนเซปต์สไลเดอร์จะเรียนรู้ทิศทางพารามิเตอร์อันดับต่ำเพื่อเพิ่มหรือลดการแสดงออกของคุณลักษณะเฉพาะ สำหรับแบบจำลองและคอนเซปต์ที่เป็นเป้าหมาย เป้าหมายหลักของคอนเซปต์สไลเดอร์คือการได้รับแบบจำลองที่ดีขึ้นซึ่งปรับเปลี่ยนความน่าจะเป็นของการเพิ่มคุณลักษณะและลดความน่าจะเป็นของการลดคุณลักษณะสำหรับภาพเมื่อถูกกำหนดให้มีคอนเซปต์ที่เป็นเป้าหมาย เพื่อเพิ่มความน่าจะเป็นของการเพิ่มคุณลักษณะและลดความน่าจะเป็นของการลดคุณลักษณะ โดยใช้การกำหนดพารามิเตอร์ใหม่และสูตรของทวิดดี้ เฟรมเวิร์กจะแนะนำกระบวนการเสียงที่เปลี่ยนแปลงไปตามเวลา และแสดงแต่ละคะแนนเป็นการคาดการณ์การลดความเสี่ยง นอกจากนี้ วัตถุประสงค์ในการแยกคุณลักษณะจะปรับให้เหมาะสมกับโมดูลในคอนเซปต์สไลเดอร์ในขณะที่รักษาน้ำหนักที่ได้รับการฝึกฝนไว้แล้วให้คงที่ และปัจจัยการปรับขนาดที่แนะนำระหว่างการสร้าง LoRA จะถูกปรับระหว่างการแทรกแซง ปัจจัยการปรับขนาดยังช่วยให้สามารถปรับเปลี่ยนความเข้มของการแก้ไข และทำให้การแก้ไขเข้มข้นขึ้นโดยไม่ต้องฝึกฝนเฟรมเวิร์กใหม่

วิธีการแก้ไขที่ใช้โดยเฟรมเวิร์กก่อนหน้านี้ต้องมีการฝึกฝนเฟรมเวิร์กใหม่ด้วยการให้คำแนะนำที่เพิ่มขึ้นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ของการแก้ไขที่เข้มข้นขึ้น อย่างไรก็ตาม การปรับขนาดปัจจัยการปรับขนาดระหว่างการแทรกแซงจะทำให้ได้ผลลัพธ์ของการแก้ไขที่เหมือนกันโดยไม่ต้องเพิ่มต้นทุนในการฝึกฝนและเวลา

การเรียนรู้คอนเซปต์ทางภาพ

คอนเซปต์สไลเดอร์ได้รับการออกแบบมาเพื่อควบคุมคอนเซปต์ทางภาพที่ข้อความที่ให้มาไม่สามารถอธิบายได้ดี และสไลเดอร์เหล่านี้ใช้ข้อมูลชุดขนาดเล็กที่จับคู่ก่อนหรือหลังเพื่อฝึกฝนในคอนเซปต์เหล่านี้ ความแตกต่างระหว่างคู่ภาพทำให้สไลเดอร์สามารถเรียนรู้คอนเซปต์ทางภาพได้ นอกจากนี้ กระบวนการฝึกของคอนเซปต์สไลเดอร์ยังปรับให้เหมาะสมกับส่วนประกอบ LoRA ที่ใช้ในทิศทางไปข้างหน้าและย้อนกลับ โดยที่ส่วนประกอบ LoRA สอดคล้องกับทิศทางที่ทำให้เกิดผลกระทบทางภาพในทิศทางทั้งสอง

คอนเซปต์สไลเดอร์: ผลการนำไปใช้

เพื่อวิเคราะห์การเพิ่มประสิทธิภาพ ผู้พัฒนาจึงประเมินการใช้คอนเซปต์สไลเดอร์หลักๆ บน Stable Diffusion XL ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กที่มีความละเอียด 1024 พิกเซล โดยมีการทดลองเพิ่มเติมที่ดำเนินการบน Stable Diffusion v1.4 โดยที่แบบจำลองได้รับการฝึกฝนเป็นเวลา 500 ยุค

คอนเซปต์สไลเดอร์ข้อความ

เพื่อประเมินประสิทธิภาพของคอนเซปต์สไลเดอร์ข้อความ จะได้รับการตรวจสอบในเซตของคอนเซปต์ข้อความ 30 รายการ และวิธีการนี้จะถูกเปรียบเทียบกับสองบรรทัดฐานที่ใช้ข้อความที่ให้มาแบบมาตรฐานสำหรับจำนวนขั้นตอนที่กำหนด จากนั้นจึงเริ่มการประกอบโดยการเพิ่มข้อความเพื่อชี้นำภาพ ในรูปต่อไปนี้จะเห็นได้ว่าการใช้คอนเซปต์สไลเดอร์จะส่งผลให้คะแนน CLIP สูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง และการลดคะแนน LPIPS เมื่อเทียบกับเฟรมเวิร์กเดิมที่ไม่มีคอนเซปต์สไลเดอร์

ดังที่เห็นได้จากภาพด้านบน การใช้คอนเซปต์สไลเดอร์จะทำให้สามารถแก้ไขคุณลักษณะที่ต้องการได้อย่างแม่นยำระหว่างกระบวนการสร้างภาพ ในขณะเดียวกันก็รักษาโครงสร้างภาพโดยรวมไว้

คอนเซปต์สไลเดอร์ภาพ

โมเดลการแพร่กระจายข้อความถึงภาพที่ใช้เฉพาะข้อความที่ให้มาเท่านั้นมักจะพบว่ามีการควบคุมคุณลักษณะทางภาพ เช่น ขนบนใบหน้าหรือรูปทรงของดวงตาที่มีระดับสูงได้ยาก เพื่อให้สามารถควบคุมคุณลักษณะที่ละเอียดได้ดีขึ้น คอนเซปต์สไลเดอร์จะใช้คำแนะนำข้อความที่ไม่จำเป็นพร้อมกับชุดภาพ คอนเซปต์สไลเดอร์จะสร้างสไลเดอร์สำหรับ “ขนาดตาของ” และ “รูปทรงของ眉ขมับ” ที่จับผลลัพธ์ที่ต้องการโดยใช้คู่ภาพ

ผลลัพธ์สามารถปรับให้ละเอียดได้โดยการให้ข้อความที่เฉพาะเจาะจงเพื่อให้ทิศทางมุ่งเน้นไปที่บริเวณใบหน้านั้น และสร้างสไลเดอร์ที่มีการควบคุมแบบขั้นตอนต่อคุณลักษณะที่เป็นเป้าหมาย

การประกอบสไลเดอร์

หนึ่งในข้อได้เปรียบหลักของการใช้คอนเซปต์สไลเดอร์คือความสามารถในการประกอบ ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถรวมสไลเดอร์หลายตัวเพื่อเพิ่มการควบคุมได้ มากกว่าการมุ่งเน้นไปที่คอนเซปต์เดียวในครั้งเดียว ซึ่งสามารถทำได้เนื่องจากทิศทางสไลเดอร์อันดับต่ำที่ใช้ในคอนเซปต์สไลเดอร์ นอกจากนี้ เนื่องจากคอนเซปต์สไลเดอร์เป็นแอดapter LoRA ที่เบา ผู้ใช้สามารถแชร์ได้ง่าย และสามารถซ้อนทับบนโมเดลการแพร่กระจายได้อย่างง่ายดาย ผู้ใช้สามารถปรับหลายตัวเลือกพร้อมกันเพื่อชี้นำการสร้างที่ซับซ้อนโดยการดาวน์โหลดชุดสไลเดอร์ที่น่าสนใจ

ภาพต่อไปนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการประกอบของคอนเซปต์สไลเดอร์ และสไลเดอร์หลายตัวถูกประกอบกันแบบก้าวหน้าในแต่ละแถวจากซ้ายไปขวา ทำให้สามารถเดินทางผ่านพื้นที่คอนเซปต์เชิงสูงมิติได้ด้วยการควบคุมที่ดีขึ้นเหนือคอนเซปต์

การปรับปรุงคุณภาพภาพ

แม้ว่าเฟรมเวิร์กการแพร่กระจายข้อความถึงภาพที่ทันสมัยและโมเดลการสร้างภาพขนาดใหญ่ เช่น โมเดล Stable Diffusion XL จะสามารถสร้างภาพที่มีคุณภาพสูงและสมจริงได้ แต่ก็มักจะประสบปัญหาการบิดเบือนภาพ เช่น วัตถุที่บิดเบี้ยวหรือนิ้วมือที่หายไป การใช้คอนเซปต์สไลเดอร์สามารถช่วยให้สร้างภาพที่มีการบิดเบือนน้อยลงได้โดยการปลดปล่อยความสามารถที่แท้จริงของโมเดลเหล่านี้โดยการระบุทิศทางพารามิเตอร์อันดับต่ำ

การแก้ไขมือ

การสร้างภาพที่มีมือที่ดูสมจริงมักเป็นเรื่องที่ท้าทายสำหรับเฟรมเวิร์กการแพร่กระจาย การใช้คอนเซปต์สไลเดอร์สามารถช่วยให้ควบคุมการบิดเบือนมือได้โดยตรง ภาพต่อไปนี้แสดงให้เห็นถึงผลกระทบของการใช้คอนเซปต์สไลเดอร์ “การแก้ไขมือ” ซึ่งช่วยให้เฟรมเวิร์กสามารถสร้างภาพที่มีมือที่ดูสมจริงมากขึ้น

สไลเดอร์สำหรับการซ่อมแซม

การใช้คอนเซปต์สไลเดอร์ไม่เพียงแต่ช่วยให้สร้างมือที่ดูสมจริงมากขึ้นเท่านั้น แต่ยังแสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการปรับปรุงความสมจริงโดยรวมของภาพที่สร้างขึ้นโดยเฟรมเวิร์ก คอนเซปต์สไลเดอร์สามารถระบุทิศทางพารามิเตอร์อันดับต่ำเพียงตัวเดียวที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงจากปัญหาการบิดเบือนร่วม และผลลัพธ์จะแสดงให้เห็นในภาพต่อไปนี้

ความคิดสุดท้าย

ในบทความนี้ เราได้พูดถึงคอนเซปต์สไลเดอร์ ซึ่งเป็นแนวคิดใหม่ที่เรียบง่ายแต่ปรับขนาดได้ ซึ่งช่วยให้สามารถควบคุมผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นได้อย่างมีเหตุผลในโมเดลการแพร่กระจาย การใช้คอนเซปต์สไลเดอร์พยายามที่จะแก้ไขปัญหาที่พบในเฟรมเวิร์กการแพร่กระจายข้อความถึงภาพปัจจุบันที่พบว่ามีการควบคุมคุณลักษณะและคุณสมบัติทางภาพในภาพที่สร้างขึ้นได้ยาก ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่น่าพอใจ นอกจากนี้ โมเดลการแพร่กระจายข้อความถึงภาพส่วนใหญ่ยังพบว่ามีการควบคุมคุณลักษณะที่ต่อเนื่องกัน เช่น ความเข้มของสภาพอากาศหรือความคมชัดของเงา ได้ยาก ซึ่งยิ่งเพิ่มผลลัพธ์ที่ไม่น่าพอใจ การใช้คอนเซปต์สไลเดอร์อาจช่วยให้เฟรมเวิร์กการแพร่กระจายข้อความถึงภาพบรรเทาปัญหาเหล่านี้ได้ และให้อำนาจผู้สร้างเนื้อหาและผู้ใช้สุดท้ายในการควบคุมการสร้างภาพและแก้ไขภาพได้ดีขึ้น