要進一步提高EHRXDiff模型在保留細節方面的性能，可以考慮以下幾個策略：
改進特徵提取方法：可以引入更高效的特徵提取網絡，例如使用更深層的卷積神經網絡（CNN）或改進的變壓器架構，以捕捉更細緻的結構信息。這樣可以幫助模型更好地理解胸部X光影像中的微小變化。
多模態學習：結合其他醫療影像數據（如CT或MRI）進行訓練，利用這些數據的互補性來增強模型的學習能力。這樣可以使模型在面對不同影像類型時，仍能保持對細節的敏感性。
增強數據集：通過數據增強技術（如隨機旋轉、縮放、翻轉等）來擴充訓練數據集，這不僅可以提高模型的泛化能力，還能幫助模型學習到更多的細節特徵。
引入注意力機制：在模型中引入自注意力機制，讓模型能夠自動聚焦於影像中最重要的區域，從而更好地保留關鍵細節。
後處理技術：在生成的影像上應用後處理技術，如超分辨率重建，來進一步提升影像的清晰度和細節。