要進一步提高PixelCLIP在開放詞彙語義分割任務上的性能，可以考慮以下幾個方向：
增強數據集：擴大訓練數據集的規模，特別是引入更多的無標籤圖像和相應的掩碼，這可以通過使用不同的視覺基礎模型（如DINO和SAM）來生成多樣化的掩碼，從而提高模型的泛化能力。
改進聚類算法：在進行語義聚類時，可以探索更先進的聚類技術，例如基於圖的聚類或深度學習聚類方法，以更好地捕捉掩碼之間的語義關係，從而提高聚類的準確性和穩定性。
多模態學習：結合其他模態的信息，例如結合文本描述和圖像特徵進行聯合訓練，這樣可以進一步強化模型對於物體位置和語義的理解。
自適應學習率：在訓練過程中使用自適應學習率調整策略，以便在不同的訓練階段自動調整學習率，這有助於提高收斂速度和最終性能。
增強模型架構：考慮對PixelCLIP的架構進行改進，例如引入更深的網絡結構或使用注意力機制來強化模型對於圖像中重要區域的關注。