生成出力の品質を維持しながら透かし情報の埋め込み容量を高めるためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず、透かし情報の埋め込みに使用するアルゴリズムの改良が挙げられます。例えば、より高次元の埋め込み空間を利用することで、より多くの情報を埋め込むことが可能です。また、生成モデルのトレーニング時に、透かし情報の埋め込みを最適化するための損失関数を工夫することも重要です。具体的には、生成された出力の品質を評価するための知覚的損失を導入し、透かし情報の埋め込みと出力品質のトレードオフを最小化することが考えられます。さらに、異なるタイプの透かし技術（例えば、空間領域と周波数領域の両方での埋め込み）を組み合わせることで、埋め込み容量を増加させることができるでしょう。