為了提高對夸張表情的重建質量並避免引發"恐怖谷"效應，可以考慮以下幾個策略：
引入3D形狀模型：使用3D可變形模型（如FLAME模型）作為更好的誘導偏差，可以更有效地正則化深度和顏色信息。這樣的模型能夠提供更準確的面部幾何結構，從而改善對極端表情的重建。
多模態數據融合：除了面部標記，還可以考慮結合其他感知數據，例如肌電圖（EMG）信號，這可以提供有關面部肌肉活動的額外信息，幫助系統更準確地捕捉和重建表情。
增強訓練數據集：擴大訓練數據集的多樣性，特別是包含各種極端表情的數據，能夠幫助模型學習到更豐富的表情變化，從而提高重建的準確性。
改進生成對抗網絡（GAN）架構：可以考慮使用更先進的GAN架構，例如引入自注意力機制或改進的損失函數，以提高生成的圖像質量，特別是在高頻細節（如眼睛和嘴唇）方面。
實時反饋和調整：在實時應用中，系統可以根據用戶的反饋進行即時調整，這樣可以在使用過程中不斷優化重建質量，減少不自然的表現。