提案手法では潜在空間の分布をGMMやKDEで近似していますが、より適切な分布モデルとしては、例えば深層生成モデル（Generative Adversarial NetworksやVariational Autoencoders）を使用する方法が考えられます。これらのモデルはより複雑な分布をモデル化し、より正確な潜在空間の表現を可能にします。特にGANは高度な生成能力を持ち、複雑なデータ分布を捉えることができます。また、VAEは潜在空間の連続性を保証し、より滑らかな補間や生成を実珸することができます。これらの手法を導入することで、提案手法の性能向上が期待されます。