ロバストな分類器の生成能力を向上させるためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず、エネルギーベースモデル（EBM）の枠組みを利用することで、生成能力を強化することが可能です。具体的には、Weighted Energy Adversarial Training（WEAT）を導入することで、サンプルのエネルギーに基づいて損失を重み付けし、高エネルギーのサンプルに対してより大きな重みを与えることができます。これにより、ロバスト性を維持しつつ、生成能力を高めることができます。
さらに、生成プロセスにおいて、Stochastic Gradient Langevin Dynamics（SGLD）を用いる際に、クラスのマニフォールドに近い初期化を行うことで、生成される画像の質を向上させることができます。この手法では、主成分分析（PCA）を用いて、クラスごとの主成分からサンプリングを行い、生成過程をスムーズにすることが可能です。これにより、生成される画像はより自然な分布に近づき、視覚的な品質が向上します。