상상력 증강 생성 프레임워크의 한계 중 하나는 모델이 사전 훈련 단계에서 학습한 지식에 의존한다는 점입니다. 이는 새로운 정보에 빠르게 적응하는 모델의 능력을 제한할 수 있습니다. 이를 극복하기 위해 더 유연하고 적응 가능한 지식 증강 방법을 탐구해야 합니다. 또한, 모델의 의사 결정 과정을 더 명확하게 설명할 수 있는 방법을 개발하여 모델의 투명성을 향상시키는 것이 중요합니다. 더 나아가, 상상력을 통해 생성된 지식 외에도 다양한 모달리티 정보(예: 이미지)를 고려하여 모델의 성능을 개선할 수 있습니다.