設計更強大的生成模型以處理複雜的文本編輯指令和生成更自然的編輯動作，可以考慮以下幾個方面：
多模態學習：結合文本、圖像和動作數據的多模態學習，讓模型能夠理解和生成更豐富的動作編輯。這可以通過引入視覺信息來幫助模型更好地理解動作的上下文。
強化學習：利用強化學習來優化生成過程，讓模型在生成動作時能夠根據用戶的反饋進行調整。這樣可以提高生成動作的自然性和符合性。
層次化生成架構：設計一個層次化的生成架構，首先生成高層次的動作結構，然後再細化到具體的動作細節。這樣可以更好地處理複雜的編輯指令，並生成更連貫的動作。
自適應編輯策略：開發自適應的編輯策略，根據不同的文本指令自動調整生成過程。這可以通過訓練模型識別不同類型的編輯需求來實現。
增強數據集：通過增強數據集的多樣性和複雜性，讓模型在訓練過程中接觸到更多的編輯場景和指令，從而提高其生成能力。