在CaPaint的基礎上，可以通過以下幾種方式進一步提高模型對環境變化的適應能力，增強其在實際應用中的魯棒性：
動態調整模型參數：根據環境變化的特徵，動態調整模型的超參數和結構。例如，可以使用自適應學習率或動態網絡架構來應對不同的環境條件，從而提高模型的靈活性。
增強的數據增強策略：在數據增強過程中，加入針對環境變化的特定擴增技術，例如模擬不同的天氣條件、光照變化或場景變化，這樣可以使模型在訓練過程中接觸到更多的變化情境，從而提高其魯棒性。
集成學習方法：通過集成多個模型的預測結果，可以減少單一模型對特定環境變化的敏感性。這種方法能夠利用不同模型的優勢，增強整體預測的穩定性和準確性。
持續學習機制：實施持續學習策略，使模型能夠隨著新數據的到來不斷更新和調整。這樣可以確保模型在面對新的環境變化時，能夠快速適應並保持高效的預測能力。