FlowSepのアーキテクチャは、音源分離に特化した設計ですが、その基本的な構造は他のマルチモーダルタスクにも応用可能です。特に、FLAN-T5エンコーダーを用いたテキスト埋め込みや、VAEを利用した特徴のエンコーディング・デコーディングの手法は、画像や動画などの他のメディア形式に対しても適用できるでしょう。例えば、画像生成や映像編集において、ユーザーが自然言語で指示を出すことで、特定の要素を強調したり、削除したりすることが可能になります。また、音声とテキストの統合的な処理を行うことで、音声認識や音声合成の精度向上にも寄与することが期待されます。このように、FlowSepのアーキテクチャは、マルチモーダルなデータ処理において新たな可能性を提供するものであり、さまざまな応用が考えられます。