要進一步提高文本倒置法（Textual Inversion）在醫療影像生成中的性能，可以考慮以下幾個策略：
增加訓練樣本數量：根據研究，使用更多的訓練樣本（例如超過100個樣本）可以顯著提高生成影像的質量和準確性。這是因為更多的樣本能夠提供更豐富的特徵和變異性，從而幫助模型更好地學習醫療影像的特徵。
擴大嵌入向量的大小：研究顯示，使用更大的嵌入向量（例如64個向量）能夠提高生成影像的質量。這樣可以捕捉到更細緻的醫療影像特徵，從而生成更真實的影像。
優化推理參數：調整推理過程中的參數，如採樣步數和分類器自由引導（CFG）比例，可以影響生成影像的質量。增加採樣步數通常會提高影像質量，而適當的CFG比例則能在影像的多樣性和質量之間取得平衡。
結合多模態數據：利用多種醫療影像模態（如MRI、X光和組織病理學影像）進行訓練，可以增強模型的泛化能力，從而提高生成影像的準確性和臨床應用價值。
進行模型微調：在特定的醫療影像數據集上進行微調，尤其是針對特定疾病或病理狀態的數據，可以進一步提高生成影像的診斷準確性。