拡散モデルを用いた自己教師学習以外の生成的前置き課題としては、以下のような手法が考えられます。まず、**変分オートエンコーダ（VAE）**は、データの潜在空間を学習し、生成モデルとして機能します。VAEは、データの分布を近似するために、潜在変数を用いてデータを生成することができます。次に、**生成的敵対ネットワーク（GAN）**も有力な選択肢です。GANは、生成器と識別器の二つのネットワークが競い合うことで、リアルなデータを生成する能力を持っています。さらに、自己回帰モデル（例えば、PixelCNNやPixelSNAIL）は、ピクセル単位でデータを生成する手法であり、画像生成において高い性能を示します。これらの手法は、拡散モデルと同様に、生成的な特性を持ち、自己教師学習の前置き課題として利用可能です。