要進一步提高CLIP指導損失的效果並減少其受對抗損失主導的影響，可以考慮以下幾個策略：
調整損失權重：在訓練過程中，適當調整CLIP指導損失的權重（λclip），使其在總損失中佔有更重要的地位。這樣可以促使模型在生成過程中更加重視語義一致性，而不僅僅是對抗損失。
多樣化文本描述：使用多樣化的文本描述來生成目標域的文本嵌入，這樣可以幫助模型學習到更豐富的語義信息，從而提高CLIP指導損失的效果。可以考慮使用不同的描述風格或語境來增強模型的泛化能力。
引入額外的正則化技術：在訓練過程中引入額外的正則化技術，例如使用對比學習或自監督學習的方法，來強化CLIP指導損失的影響力。這樣可以幫助模型更好地捕捉到圖像和文本之間的語義關係。
改進特徵提取：考慮使用更高效的特徵提取方法，或是對BiomedCLIP的ViT進行微調，以便更好地捕捉低層次的圖像特徵，這樣可以提高CLIP指導損失的有效性。