ADL 기법의 성능을 향상시키기 위해서는 몇 가지 기술적 개선이 필요합니다. 첫째, 더욱 정교한 텍스처 보존 및 대조 기능을 위해 더욱 복잡한 손실 함수나 텍스처 보존 알고리즘을 도입할 수 있습니다. 둘째, 더 많은 데이터셋을 활용하여 모델을 더욱 풍부하게 학습시키는 데이터 증강 기술을 적용할 수 있습니다. 셋째, 모델의 일반화 능력을 향상시키기 위해 다양한 응용 분야의 데이터를 활용하여 모델을 보다 다양한 환경에 적용할 수 있도록 개선할 수 있습니다.