SliderSpace ist eine innovative Technik zur Verbesserung der Kontrollierbarkeit und Interpretierbarkeit von Diffusionsmodellen. Durch die automatische Erkennung des visuellen Wissens innerhalb des Modells werden diese in intuitive Schieberegler zerlegt. Der Benutzer kann mit diesen Schiebereglern die Richtung der Bildgenerierung einfach anpassen. Die Technik ermöglicht nicht nur die Offenlegung des Modellverständnisses verschiedener Konzepte, sondern verbessert auch die Diversität der Bildgenerierung deutlich. Zu den Hauptvorteilen von SliderSpace gehören die automatische Richtungsfindung, semantische Orthogonalität und verteilungsbezogene Konsistenz, was es zu einem leistungsstarken Werkzeug zur Erforschung und Nutzung der visuellen Fähigkeiten von Diffusionsmodellen macht. Die Technik befindet sich derzeit in der Forschungsphase, konkrete Preise und eine kommerzielle Ausrichtung sind noch nicht definiert.