要進一步提高MaSaFusion方法的泛化能力，使其能夠處理更複雜的編輯任務，可以考慮以下幾個方向：
多樣化的外部條件：除了草圖和編輯區域，還可以引入更多類型的外部條件，例如物體的姿勢、顏色樣本、紋理參考或其他視覺特徵的描述。這些條件可以幫助模型更好地理解目標圖像的特徵，從而生成更符合預期的編輯結果。
增強學習策略：通過引入增強學習的策略，模型可以在編輯過程中不斷調整和優化其編輯決策。這樣的策略可以幫助模型在面對複雜的編輯任務時，根據即時反饋進行調整，從而提高編輯的靈活性和準確性。
多模態學習：結合文本、圖像和其他模態的數據進行訓練，可以使模型在處理複雜編輯任務時具備更強的上下文理解能力。這種多模態學習可以幫助模型更好地捕捉不同模態之間的關聯性，從而提升編輯效果。
自適應編輯區域：開發自適應的編輯區域識別技術，使模型能夠根據圖像內容自動調整編輯區域的大小和形狀。這樣可以提高模型在不同場景下的適應能力，從而處理更複雜的編輯任務。