SliderSpace est une technologie innovante visant à améliorer le contrôle et l'interprétabilité des modèles de diffusion. Elle décompose automatiquement les connaissances visuelles internes du modèle en curseurs intuitifs, permettant aux utilisateurs d'ajuster facilement la direction de la génération d'images. Cette technique permet non seulement de révéler la compréhension du modèle de différents concepts, mais aussi d'améliorer considérablement la diversité de la génération d'images. Les principaux avantages de SliderSpace sont la découverte automatique des directions, l'orthogonalité sémantique et la cohérence de distribution, ce qui en fait un outil puissant pour explorer et exploiter les capacités visuelles des modèles de diffusion. Cette technologie est actuellement en phase de recherche ; son prix et son positionnement commercial n'ont pas encore été définis.