Der Einfluss jedes Plug-ins kann mithilfe von Schiebereglern präzise modifiziert werden, um Schwächen einzelner Modelle auszugleichen: Ein generischer ImageNet-Merkmalsextraktor wurde bspw. nur auf wenigen visuellen Konzepten trainiert, sodass eher im Bildhintergrund situierte Phänomene unberücksichtigt bleiben. Konträr dazu berücksichtigt das CLIP-Modell aufgrund der anderen Trainingsmethode wesentlich mehr Informationen des gesamten Bilds.