要進一步提高生成繪畫的語義一致性和細節保真度，可以考慮以下幾個策略：
增強語義信息的輸入：在用戶提供的草圖中，除了基本的線條外，還可以引入顏色掩碼或語義分割圖，這樣可以幫助模型更好地理解每個區域的內容和風格，從而生成更具語義一致性的作品。
改進參考庫的質量：通過擴展和優化參考庫（Reference Bank），引入更多高質量的藝術作品，並進行更細緻的分類和聚類，模型可以在生成過程中獲取更豐富的細節和風格信息，從而提高生成結果的細節保真度。
多尺度生成技術：利用多尺度生成對抗網絡（Multi-scale GAN），逐步引入細節，這樣可以在生成過程中保持全局一致性，同時在局部細節上進行精細調整，從而達到更高的細節保真度。
強化學習和自適應調整：通過引入強化學習技術，讓模型在生成過程中根據用戶的反饋進行自適應調整，這樣可以不斷優化生成的結果，提升語義一致性和細節的真實感。