要進一步提高RoCoTex生成的紋理在複雜幾何形狀上的一致性和對齊性，可以考慮以下幾個策略：
增強多視角學習：透過擴展對稱視圖合成的範圍，生成更多的視角來捕捉物體的幾何特徵。這可以通過引入更多的視點來實現，從而減少因視角不足而導致的紋理不一致問題。
改進區域提示的設計：進一步優化區域提示的生成，確保它們能夠更精確地反映物體的幾何特徵和紋理細節。這可以通過使用更細緻的描述或結合物體的特定屬性來實現。
結合深度學習技術：利用更先進的深度學習模型，如3D卷積神經網絡（3D CNN）或圖神經網絡（GNN），來捕捉複雜幾何形狀的結構特徵，從而提高紋理生成的準確性和一致性。
優化融合技術：在紋理融合過程中，使用更精細的像素信心度計算方法，以減少接縫和不連貫的區域。這可以通過引入更多的上下文信息來改進信心度的計算。
進行多次迭代優化：在生成過程中進行多次迭代，逐步優化紋理的質量和對齊性，並在每次迭代中引入新的視角和提示，以促進更好的結果。