為了進一步提高生成音樂的真實性和表現力，以更好地反映圖像中的情感，可以採取以下幾個策略：
增強數據集的多樣性：擴大Emotion Painting Music Dataset的範圍，納入更多不同風格和情感的畫作及其對應的音樂，這樣可以幫助模型學習到更豐富的情感表達。
改進情感標籤模型：使用更先進的情感識別技術，結合深度學習和情感分析，來提高情感標籤的準確性，從而使生成的音樂更能真實反映圖像中的情感。
多層次的文本描述生成：在文本描述生成過程中，除了基本的情感描述外，還可以加入音樂術語、風格和節奏等信息，這樣可以使生成的音樂在情感表達上更加細緻和豐富。
使用高效的音樂生成模型：進一步優化MusicGen模型的架構，通過引入更先進的生成對抗網絡（GAN）或變分自編碼器（VAE）來提高音樂生成的質量和多樣性。
實時反饋機制：建立一個用戶反饋系統，讓用戶能夠對生成的音樂進行評價，並根據反饋不斷調整和優化模型的生成策略。
這些策略的實施將有助於提升生成音樂的真實性和表現力，使其更好地反映圖像中的情感。