我们考察序列内容充足性，即表示是否保留了输入中有序的目标信息。通过信息论分解，将总信息损失拆分为输入歧义、表示损失和读取失配三部分。形式化为 $$I(T;Y)=I_{\text{amb}}+I_{\text{rep}}+I_{\text{read}}$$，其中 $T$ 为潜在表示，$Y$ 为目标序列。
我们构造了可恢复视图，展示在完美一致性和联合各向同性高斯分布共存的情况下，目标信息仍可为零，并给出确定性规范锚点所施加的上界。基于 token 的对数损失提供了单侧信息损失界限；固定惩罚的岭回归分析说明仅凭秩无法决定预测风险。
基于这些发现，提出 CANOPE 框架：非自回归结构，使用有序潜在画布、规范 token 监督以及几何正则化。实验在 40,000 条验证序列上比较 PL0（潜在一致）和 PL2（基于 token），两者的整体秩几乎相同，但在强自然噪声且提供正确目标长度的条件下，位置 Recall@1 分别为 13.5% 和 98.8%。在 3,930 条 LJSpeech 验证语音上，冻结的 PL2 搭配训练好的 MatchaTTS 读取器在受损文本上的词错误率 (WER) 为 21.54%，而冻结的 PL0 为 99.22%；端到端的 MatchaTTS 达到 10.93%。
这些结果表明，仅凭几何规则并不能保证序列内容的可恢复性，也不足以在所研究的文本任务中提供有效的下游访问。