是的，SFL可以與其他GAN訓練技術如正則化和注意力機制相結合，以進一步提升生成性能。SFL的核心思想是聚焦於易於分類的樣本，這一過程可以與正則化技術相輔相成，因為正則化可以幫助模型在學習過程中保持穩定性，防止過擬合。當SFL與正則化結合時，生成器可以在專注於高保真度樣本的同時，保持對多樣性的探索。此外，將注意力機制整合進SFL中，可以使生成器在生成過程中更有效地聚焦於關鍵特徵，從而提高生成樣本的質量和多樣性。這種結合不僅能夠提升生成性能，還能增強模型的整體穩定性和泛化能力。