要進一步提高Magnet在生成複雜場景中物體和屬性的綁定準確性，可以考慮以下幾個方向：
增強上下文理解：透過改進CLIP文本編碼器的上下文理解能力，特別是在處理多屬性和多物體的情境中，可以減少屬性偏見的影響。這可以通過引入更高效的上下文建模技術來實現，例如使用更深層的神經網絡架構或自注意力機制來捕捉更豐富的語義信息。
多樣化的綁定向量：在當前的Magnet方法中，綁定向量是基於單一物體的上下文來估計的。未來可以考慮引入更多的上下文信息，例如周圍物體的屬性和關係，來生成更準確的正向和負向綁定向量。這樣可以更好地捕捉物體之間的相互作用，從而提高生成的準確性。
強化學習的應用：可以考慮將強化學習技術應用於綁定準確性的優化過程。通過設計獎勵機制來鼓勵模型生成更符合複雜提示的圖像，進一步提升生成質量。
擴展訓練數據集：增加多樣化的訓練數據集，特別是包含複雜場景的數據，可以幫助模型學習到更豐富的屬性綁定模式。這樣的數據集應該涵蓋各種物體和屬性的組合，以提高模型的泛化能力。