このフレームワークは未知視覚タスクで堅牢な汎化能力を実証するためにいくつかの方法を採用しています。例えば、「Reformed Conditioned Latent Diffusion Model（RCLDM）」や「Editing Shift Matching（ESM）」などの機能が導入されており、これらは未知タスクでも正確な出力生成や理解度向上に寄与します。また、「Language Instruction Unification（LIU）」や「Selective Area Matching（SAM）」も同様に汎化能力強化に役立っています。