為了進一步提高ASD的生成質量和穩定性，可以考慮以下幾個方法：
動態調整超參數：根據生成過程中的性能指標（如生成圖像的質量、穩定性等）動態調整判別器損失中的超參數。例如，可以根據生成的圖像與真實圖像之間的相似度來調整學習率，從而在生成質量下降時加快學習速度。
自適應學習率：使用自適應學習率算法（如Adam或RMSprop）來優化生成器和判別器的參數。這樣可以根據梯度的變化自動調整學習率，從而提高訓練的穩定性。
多階段訓練：將訓練過程分為多個階段，逐步增加模型的複雜性。在初始階段，使用較簡單的模型和較低的超參數，隨著訓練的進行，逐步增加模型的能力和超參數的值，以提高生成質量。
引入正則化技術：在損失函數中引入正則化項，以防止過擬合並提高生成的穩定性。例如，可以使用L2正則化或Dropout技術來提高模型的泛化能力。
增強數據集：通過數據增強技術（如隨機裁剪、旋轉、顏色變換等）來擴充訓練數據集，從而提高模型的穩定性和生成質量。這樣可以使模型在面對不同的輸入時更加穩健。