除了選擇性匹配，還有多種方法可以在條件生成對抗網絡（cGAN）訓練中平衡生成樣本的保真度和多樣性。首先，正則化技術可以用來防止過擬合，從而提高生成樣本的多樣性。例如，使用L2正則化或Dropout可以幫助模型在訓練過程中保持一定的隨機性，促進多樣性。其次，多樣性促進損失函數（如最大化生成樣本的互信息）可以被引入，以鼓勵生成器探索更廣泛的樣本空間。此外，注意力機制也可以用來強調生成過程中重要的特徵，從而提高生成樣本的保真度，同時保持多樣性。這些方法可以與SFL結合使用，以進一步增強cGAN的性能。