要進一步提高圖基深度去雜訊器（GDD）的去雜訊性能，可以考慮以下幾個方向：
引入更多特徵：在特徵選擇上，可以考慮引入更多的手工特徵或學習特徵。例如，除了像素的坐標和強度外，還可以加入邊緣檢測、紋理特徵或顏色直方圖等信息。這些特徵能夠提供更豐富的上下文信息，幫助模型更好地理解圖像結構。
優化網絡架構：可以考慮使用更深層的網絡架構或不同的神經網絡設計，例如殘差網絡（ResNet）或密集連接網絡（DenseNet），這些架構能夠更有效地捕捉圖像中的複雜模式。此外，使用注意力機制（Attention Mechanism）可以幫助模型聚焦於重要的圖像區域，進一步提升去雜訊效果。
增強數據集：通過數據增強技術（如隨機裁剪、旋轉、翻轉等），可以擴大訓練數據集的多樣性，從而提高模型的泛化能力。這對於在不同噪聲水平下的去雜訊性能尤為重要。
多尺度學習：考慮在不同的尺度上進行特徵提取，這樣可以捕捉到圖像中不同層次的細節，從而提高去雜訊的效果。
後處理技術：在去雜訊後，可以引入後處理技術，如超分辨率重建或圖像增強，進一步改善最終的圖像質量。