要進一步提高TMFNet在長操作鏈或社交平台共享鏈檢測方面的性能，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集：通過擴充訓練數據集，特別是針對長操作鏈的樣本，來提高模型的泛化能力。可以使用數據增強技術，如隨機裁剪、旋轉、顏色變換等，來生成更多樣本。
多任務學習：將操作鏈檢測與其他相關任務（如圖像篡改檢測）結合，通過共享特徵來提高模型的學習效果。這樣可以使模型在學習操作鏈的同時，獲得其他任務的有用信息。
改進特徵融合策略：在特徵融合模塊中，探索更複雜的融合方法，如注意力機制，來強調重要特徵，並抑制不相關的特徵。這樣可以使模型更好地捕捉到長操作鏈中的關鍵信息。
引入時間序列分析：對於社交平台上的共享鏈，可以考慮引入時間序列分析，研究圖像操作的時間順序和頻率，這樣可以更好地理解操作鏈的結構。
使用更深的網絡架構：考慮使用更深的神經網絡架構，這樣可以提取更高層次的特徵，從而提高檢測的準確性和穩健性。