DiffusionPenの文体制御手法は、他の生成タスクにも応用できる可能性があります。特に、Few-Shot Learningの枠組みを利用しているため、限られたデータから新しいスタイルやクラスを生成する能力は、画像生成や音声合成などの他の生成モデルにも適用可能です。例えば、画像生成においては、特定のアーティストのスタイルを模倣するために、少数の作品を基に新しいアートを生成することが考えられます。また、音声合成においても、特定の話者の声の特徴を学習し、少数の音声サンプルから新しい音声を生成することが可能です。このように、DiffusionPenの手法は、さまざまな生成タスクにおいてスタイルや内容の制御を実現するための強力なツールとなるでしょう。