要進一步提高記憶圖像觸發提示的搜索效率，可以考慮以下幾個策略：
優化MCMC算法：目前的MCMC算法雖然已經顯示出相對較高的效率，但仍有改進空間。可以通過調整Gibbs取樣的參數，或是引入更高效的取樣策略（如Hamiltonian Monte Carlo）來加速收斂過程。
並行處理：利用多核處理器或分佈式計算架構，並行執行多個MCMC鏈，這樣可以在同一時間內探索更多的提示空間，從而提高搜索效率。
增強數據集：通過引入更多的初始提示或使用生成對抗網絡（GAN）生成的提示來擴展提示空間，這樣可以增加找到記憶圖像觸發提示的機會。
使用預訓練模型：利用預訓練的語言模型（如BERT）來生成更具潛力的提示，這樣可以提高找到有效觸發提示的概率，從而減少搜索時間。
改進相似度度量：在評估生成圖像與記憶圖像的相似度時，除了使用SSCD外，還可以考慮其他度量標準，如結構相似性指數（SSIM）或感知相似性度量，這樣可以更全面地評估生成圖像的質量。