PoseEmbroiderの学習過程において、モダリティ間の関係性をより深く理解するためには、対照的学習を活用するアプローチが有効です。具体的には、異なるモダリティから得られる情報を相互に関連付けるために、各モダリティの特徴を比較し、類似性や相違点を学習することが重要です。例えば、画像、3Dポーズ、テキストの各モダリティから得られる特徴を統合し、共通の埋め込み空間にマッピングすることで、モダリティ間の相互作用を強化できます。また、マルチモーダルアテンションメカニズムを導入することで、特定のモダリティが他のモダリティに与える影響を動的に調整し、重要な情報を強調することが可能です。さらに、データ拡張技術を用いて、異なるモダリティの組み合わせを多様化し、モデルがより多くのシナリオに対して頑健に学習できるようにすることも効果的です。