معظم مهام التوليد الشرطي تتوقع إخراجات متنوعة بناءً على سياق شرطي واحد. ومع ذلك، فإن شبكات التوليد المعاكسة الشرطية (cGANs) غالبًا ما تركز على المعلومات الشرطية السابقة وتتجاهل متجهات الضوضاء الإدخالية، والتي تسهم في تنوع الإخراجات. المحاولات الحديثة لحل مشكلة الانهيار الطرزية للـ cGANs تكون عادة خاصة بالمهمة ومرتفعة الحساب. في هذا العمل، نقترح حدًا تنظيميًا بسيطًا ولكنه فعال لمعالجة مشكلة الانهيار الطرزية للـ cGANs. يهدف الطريقة المقترحة إلى زيادة نسبة المسافة بين الصور المُنشَأة بالنسبة للأكواد الكامنة المقابلة، مما يشجع المولدات على استكشاف طرز أصغر خلال التدريب. يمكن تطبيق هذا الحد التنظيمي الباحث عن الطرز بسهولة على مختلف مهام التوليد الشرطي دون فرض أعباء تدريبية أو تعديل الهياكل الشبكية الأصلية. نحن نتحقق من صحة الخوارزمية المقترحة في ثلاث مهام لتركيب الصور الشرطية، بما في ذلك التوليد الفئوي، والترجمة من صورة إلى صورة، وتركيب الصور من النص باستخدام نماذج أساسية مختلفة. تظهر النتائج النوعية والكمية فعالية الطريقة التنظيمية المقترحة في تحسين التنوع دون فقدان الجودة.