既存のレベルデザインのスタイルを保ちながら難易度の制御性を高めるためには、以下のアプローチが考えられます。まず、条件付き生成モデルを活用することが重要です。具体的には、条件付き変分オートエンコーダ（cVAE）を用いて、レベルのスタイルを維持しつつ、難易度に関する情報を条件として与えることで、生成されるレベルの特性を調整できます。これにより、デザイナーが意図するスタイルを反映しつつ、プレイヤーのスキルレベルに応じた難易度を設定することが可能になります。
次に、プレイヤーのフィードバックを取り入れることも有効です。生成されたレベルに対してプレイヤーがどのように反応するかを分析し、そのデータを基に生成モデルを再訓練することで、より適切な難易度調整が行えます。さらに、多様な条件付け要素を導入することで、難易度のバリエーションを増やし、プレイヤーにとっての挑戦を提供することができます。例えば、レベルのサイズや使用するブロックの種類、特定のゲームメカニクスを条件として加えることで、生成されるレベルの多様性を高めることができます。