要進一步提高CryoGEM生成數據的多樣性和泛化能力，可以考慮以下幾個策略：
擴展虛擬樣本的多樣性：在虛擬樣本的準備階段，可以引入更多的蛋白質結構和不同的構象變化。這可以通過整合來自不同來源的結構數據，或使用生成對抗網絡（GAN）生成多樣化的蛋白質結構來實現。
增強物理模擬的真實性：在模擬過程中，除了考慮冰梯度和點擴散函數（PSF），還可以引入其他物理因素，如不同的電子束能量和樣本厚度，這樣可以更真實地模擬不同實驗條件下的成像過程。
多樣化噪聲模型：目前CryoGEM使用的噪聲模型主要基於隨機高斯噪聲。可以考慮引入其他類型的噪聲，如泊松噪聲或混合噪聲模型，以模擬不同的成像環境和條件，從而提高生成數據的多樣性。
使用自監督學習：通過自監督學習技術，可以在無需大量標註數據的情況下，從生成的數據中學習到更豐富的特徵表示，這將有助於提高模型的泛化能力。
跨領域數據融合：將CryoGEM生成的數據與其他生物成像技術（如X射線成像或磁共振成像）生成的數據進行融合，這樣可以擴大訓練數據的範圍，從而提高模型的泛化能力。