提案手法であるTSDiTは、ディフュージョンモデルとトランスフォーマーを組み合わせた革新的なアプローチを取っていますが、他にも交通シーンの生成に有効な手法が考えられます。例えば、生成モデルに変分オートエンコーダー（VAE）を組み込むことで、より多様なエージェントの挙動を生成することが可能です。VAEは潜在空間を学習し、その中からサンプリングすることで、より多様なシーンを生成する手法として有効です。また、強化学習を組み込んでエージェントの行動を学習し、それに基づいてシーンを生成する方法も考えられます。これにより、よりリアルな交通シーンを生成する可能性があります。