MEGアプローチは、テキストから画像生成に特化したものですが、その原理は他の生成タスクにも適用可能です。例えば、テキスト生成、音声合成、さらには動画生成など、さまざまな生成タスクにおいて、MEGのフレームワークを利用することで、エッジコンピューティングの利点を享受しつつ、生成プロセスを効率化することができます。特に、リアルタイム性が求められるアプリケーションにおいては、MEGアプローチが持つ低遅延の特性が大いに役立つでしょう。また、異なるデータモダリティに対応するために、MEGフレームワークを柔軟に拡張することで、さまざまな生成モデルやアルゴリズムを統合することが可能です。これにより、ユーザーのニーズに応じたカスタマイズされた生成サービスを提供することができ、GAIの利用範囲を広げることが期待されます。