DFDG的設計理念是基於雙生成器的架構，這一方法已經顯示出在一-shot聯邦學習中的有效性。理論上，DFDG可以擴展到訓練更多的生成器，以進一步提高合成數據的多樣性和質量。然而，這樣的擴展也帶來了一些挑戰：
計算資源的需求：增加生成器的數量將需要更多的計算資源和內存，這可能會對伺服器的性能造成壓力。因此，必須確保伺服器具備足夠的計算能力來支持多生成器的訓練。
交叉發散損失的設計：在多生成器的情況下，如何設計有效的交叉發散損失（cross-divergence loss）以引導多個生成器探索不同的數據空間是個挑戰。這需要在生成器之間建立有效的協作機制，以避免生成器之間的重疊。
訓練穩定性：隨著生成器數量的增加，訓練過程的穩定性可能會受到影響。需要設計合適的訓練策略，以確保所有生成器能夠穩定地收斂到有效的解。
合成數據的質量控制：隨著生成器數量的增加，如何保持生成數據的質量和多樣性也是一個挑戰。需要針對每個生成器設計合適的損失函數，以確保生成的數據能夠有效地模擬真實數據的分佈。