擴展GdVAE以處理更複雜的任務，如多類別分類或生成任務，可以考慮以下幾個方向：
多類別擴展：在GdVAE的架構中，可以通過引入多個類別的原型來擴展模型，使其能夠同時處理多個類別的分類任務。這可以通過修改生成分類器的結構來實現，使其能夠根據潛在變量生成多個類別的預測。
層次化模型設計：設計一個層次化的GdVAE架構，將不同的類別或生成任務分層處理。這樣可以使模型在處理複雜任務時更具靈活性，並能夠針對不同層次的特徵進行專門的學習。
集成學習：將GdVAE與其他模型（如GAN或其他自我解釋模型）進行集成，利用不同模型的優勢來提高整體性能。這樣的集成可以通過多模型的協同訓練來實現，從而增強模型的生成能力和分類準確性。
引入注意力機制：在GdVAE中引入注意力機制，可以幫助模型更好地聚焦於重要特徵，從而提高對複雜任務的處理能力。這種機制可以在生成過程中引導模型生成更具針對性的反事實圖像。