In anderen Anwendungen von generativen Modellen spielt der euklidische Abstand eine wichtige Rolle bei der Bewertung von Ähnlichkeiten zwischen Datenpunkten. Der euklidische Abstand wird häufig als Ähnlichkeitsmaß verwendet, um die Distanz zwischen zwei Punkten in einem n-dimensionalen Raum zu berechnen. In Bildgenerierungsaufgaben kann der euklidische Abstand dazu dienen, die Ähnlichkeit zwischen generierten und echten Bildern zu bewerten.
Allerdings ist der euklidische Abstand nicht immer das optimale Ähnlichkeitsmaß, insbesondere in komplexen Designräumen wie bei Kirigami-Metamaterialien. In solchen Fällen, in denen die Struktur der Daten nicht durch einfache lineare Pfade im Raum dargestellt werden kann, kann der euklidische Abstand unzureichend sein, um die tatsächliche Ähnlichkeit zwischen den Datenpunkten zu erfassen.
Generell dient der euklidische Abstand als grundlegendes Ähnlichkeitsmaß in generativen Modellen, kann aber in komplexen Anwendungen durch spezifischere Metriken ersetzt werden, um eine präzisere Bewertung der Ähnlichkeit zu ermöglichen.