Um die Idee der Aufmerksamkeits-gesteuerten Stilisierung auf andere Transformer-basierte Architekturen wie den Swin Transformer zu übertragen, könnte man einen ähnlichen Ansatz verfolgen wie bei den Vision-Transformern (ViTs). Zunächst müsste man die Aufmerksamkeitsmechanismen der Swin Transformer verstehen, insbesondere die Art und Weise, wie sie die Beziehungen zwischen verschiedenen Teilen der Eingabe erfassen.
Dann könnte man eine Methode entwickeln, die die Aufmerksamkeitskarten der Schlüssel- und Abfrage-Token verwendet, um die relevanten Regionen des Bildes zu identifizieren. Diese Regionen könnten dann gezielt für die Stilisierung ausgewählt werden, um die Merkmale zu verbessern, die für die Generalisierung wichtig sind. Durch die Anpassung der Stilisierung an die Aufmerksamkeitsmuster des Swin Transformers könnte die Leistungsfähigkeit des Modells in Bezug auf die Domänengeneralisierung weiter gesteigert werden.