在無監督的生成對抗網絡（GAN）中，SFL（選擇性聚焦學習）可以通過利用聚焦於易於分類的樣本來提高無標籤數據的生成質量和多樣性。具體而言，SFL可以在無監督環境中實施自我條件化技術，這意味著在沒有明確標籤的情況下，通過聚類技術來識別數據中的潛在類別。這樣，SFL可以選擇性地應用條件匹配於那些被認為是“易樣本”的數據，從而使生成器能夠專注於生成高保真度的樣本。同時，對於其他樣本，則可以使用聯合匹配來保持生成樣本的多樣性。這種方法不僅能夠提高生成樣本的質量，還能有效地減少模式崩潰的風險，因為它促進了生成器在多樣化樣本空間中的學習。