VIT-LENSの枠組みは、他のモダリティに拡張する際にも有用であると考えられます。例えば、音声モダリティにおいては、事前学習済みのViTを用いて音声データをエンコードし、その特徴を共有埋め込み空間にマッピングすることが考えられます。音声データをテキストや画像と同様に処理し、ViTを介して統合することで、音声と他のモダリティとの関連性を捉えることが可能となります。同様に、触覚などのモダリティにおいても、それぞれの特徴を適切にエンコードし、共通の埋め込み空間に統合することで、VIT-LENSの枠組みを拡張することができます。