知識の局所化の原理は、特定の視覚属性（例：スタイル、オブジェクト、事実）が特定の層や特定のニューロンに集中することに基づいています。LOCOGENは、特定の視覚属性を制御するための局所化された知識を見つけるために、モデル内の特定の層を特定します。特定の層やニューロンに知識が集中する理由は、モデルの学習プロセスにおいてその属性に関連する情報がその層やニューロンにより強く表現されるためです。特定の層やニューロンが特定の視覚属性を制御することができるため、知識の局所化はモデルの編集や解釈を容易にします。