要進一步提升X-Prompt在更複雜場景下的泛化能力，可以考慮以下幾個策略：
擴展訓練數據集：增加多樣化的訓練數據集，特別是針對極端光照、快速運動和背景干擾等挑戰場景的數據。這可以通過合成數據或增強現有數據來實現，以提高模型對不同場景的適應性。
多模態數據融合：在訓練過程中，利用多模態數據的互補性，設計更有效的融合機制。例如，通過引入自適應權重來動態調整不同模態的影響力，根據當前場景的特徵來選擇最合適的模態進行融合。
增強模型的結構：在X-Prompt框架中引入更深層次的網絡結構或更複雜的注意力機制，以捕捉更細緻的特徵和上下文信息。這可以幫助模型在面對複雜場景時，能夠更好地理解和分辨目標物體。
持續學習機制：實施持續學習策略，使模型能夠在新數據到來時進行微調，而不會忘記之前學到的知識。這可以通過引入記憶機制來實現，幫助模型在面對新挑戰時保持穩定的性能。