要進一步提升MMDM（運動遮罩擴散模型）在生成質量和多樣性之間的平衡，可以考慮以下幾個策略：
增強遮罩策略：在當前的遮罩機制中，MMDM使用了時間幀遮罩和身體部位遮罩。未來可以探索更複雜的遮罩策略，例如動態調整遮罩比例，根據生成過程中的上下文信息自適應地選擇遮罩的時間幀或關鍵關節。這樣可以促使模型在生成過程中更好地捕捉到運動的多樣性。
多模態融合：除了文本描述，MMDM可以考慮融合其他模態的信息，例如圖像或音頻信號。通過將多種條件輸入結合，模型可以學習到更豐富的上下文信息，從而提高生成的質量和多樣性。
優化損失函數：在訓練過程中，可以調整損失函數的權重，特別是幾何損失（如位置損失、速度損失和接觸損失）與擴散損失之間的平衡。通過精細調整這些權重，可以促進模型在生成質量和多樣性之間的最佳平衡。
增強數據集：擴展訓練數據集的多樣性，特別是針對不同動作類型和風格的數據，可以幫助模型學習到更廣泛的運動模式，從而提高生成的多樣性和質量。