要進一步提高反事實生成的真實性和一致性，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集：通過擴展訓練數據集，特別是增加邊界樣本的數量，可以幫助模型學習到更豐富的特徵表示，從而提高生成的反事實圖像的真實性。這可以通過數據增強技術來實現，例如隨機旋轉、縮放或顏色變換。
改進潛在空間正則化：在GdVAE中，潛在空間的正則化策略已經顯示出其在提高一致性方面的有效性。進一步的研究可以探索不同的正則化技術，例如使用對抗性訓練或自監督學習來強化潛在空間的結構，從而促進生成的反事實圖像在真實性和一致性上的表現。
多樣化的解釋損失函數：引入多樣化的損失函數來平衡真實性和一致性。例如，可以設計一個損失函數，專門針對生成圖像的視覺質量進行優化，並同時考慮到與原始圖像的相似度，這樣可以在生成過程中保持更高的真實性。
使用更高維度的潛在空間：擴展潛在空間的維度可能有助於捕捉更複雜的數據分佈，從而提高生成圖像的多樣性和真實性。這需要在模型訓練過程中進行適當的調整，以避免過擬合。