Para mitigar el sesgo en los modelos generativos, debemos utilizar conjuntos de datos representativos y equilibrados. También, debemos aplicar técnicas de preprocesamiento para detectar y corregir sesgos, y evaluar constantemente los resultados generados para detectar posibles problemas.