HUMOSの生成能力を向上させるためには、データ収集と学習アプローチの両方において、より多様で豊富なデータセットが必要です。具体的には、異なる身体形状や性別、年齢層のデータを含む大規模なモーションキャプチャデータセットを収集することが重要です。また、感情や身体的制約に関する情報を含むデータを収集することで、よりリアルな動作生成が可能になります。学習アプローチとしては、自己教師あり学習や強化学習を活用し、生成された動作の物理的な妥当性やダイナミックな安定性を評価するためのフィードバックループを構築することが有効です。さらに、異なるスタイルや感情を持つ動作を生成するために、条件付き生成モデルを用いることで、より多様な動作を生成することができるでしょう。