要進一步提升 PerCo (SD) 在失真指標方面的表現，同時保持其感知特性的優勢，可以考慮以下幾個策略：
模型容量的增強：目前 PerCo (SD) 使用的 Stable Diffusion v2.1 模型的參數量相對較少（866M），相比於 PerCo 的 1.4B 參數，這可能限制了其生成能力。未來可以考慮使用更大容量的模型，或是進行模型的微調，以提高其在失真指標（如 MS-SSIM 和 LPIPS）上的表現。
多模態條件信息的整合：除了文本描述和向量量化的超潛在特徵外，還可以探索其他類型的條件信息，例如圖像的語義分割圖或其他輔助特徵，這樣可以幫助模型更好地理解圖像內容，從而在重建過程中減少失真。
改進的訓練策略：可以考慮使用更高效的訓練策略，例如增強學習或自適應學習率調整，這樣可以在訓練過程中更好地平衡失真和感知特性之間的權衡。
後處理技術的應用：在生成圖像後，應用一些後處理技術（如去噪或超分辨率重建）可以進一步改善圖像的視覺質量，從而提升感知特性而不顯著增加失真。