Der SeD (Semantic-Aware Discriminator) könnte in anderen Bildverarbeitungsaufgaben eingesetzt werden, um feinere und realistischere Texturen zu generieren. Zum Beispiel könnte der SeD in der Bildrestaurierung eingesetzt werden, um beschädigte Bilder wiederherzustellen und Artefakte zu reduzieren. In der Objekterkennung könnte der SeD dazu beitragen, die Genauigkeit der Klassifizierung zu verbessern, indem er die Semantik der Bilder berücksichtigt. Darüber hinaus könnte der SeD in der Bildsegmentierung eingesetzt werden, um präzisere und konsistentere Segmentierungen zu erzielen, indem er die Semantik der Objekte im Bild einbezieht.