要進一步提高PDM（個人化擴散特徵匹配）在個人化任務中的泛化能力，可以考慮以下幾個策略：
多樣化訓練數據：擴展訓練數據集的多樣性，包含更多不同類型的物體和場景，特別是那些具有相似外觀的物體。這樣可以幫助模型學習到更具代表性的特徵，從而提高其在未見數據上的表現。
增強特徵融合技術：在PDM中，當前的特徵融合主要依賴於外觀和語義特徵的平均。可以探索更複雜的融合策略，例如使用加權平均或深度學習模型來自動學習最優的特徵融合方式，以便更好地捕捉不同特徵之間的關係。
自適應閾值設定：在生成參考掩碼時，使用自適應閾值而非固定閾值，根據不同的場景和物體特徵動態調整閾值，這樣可以提高模型在不同情況下的靈活性和準確性。
跨域學習：將PDM應用於不同的領域或任務中，通過跨域學習來增強模型的泛化能力。例如，可以將模型在視頻分割或物體跟蹤任務中的學習經驗應用回個人化檢索和分割任務中。
集成學習：結合多個模型的優勢，通過集成學習的方法來提高PDM的性能。這可以通過將不同的擴散模型或其他自監督模型的特徵進行融合來實現，從而提高整體的準確性和穩定性。