OneTrackerでは異種情報（例：言語記述やマスク）も含むRGB+Xトラッキングタスク向けにCMT PromptersおよびTTP Transformerレイヤーが活用されています。まず、「Unified Prompt Embedding」構造では異種情報（例：言語記述）も含む追加情報(X) を各タスクごとに適切な形式（BERT等）へ変換し、「Cross Modality Tracking (CMT) Prompters」ではこれら複数入力情報から意味表現抽出・RGB画像統合作業が行われます。
また、「Tracking Task Perception (TTP) Transformer Layers」ではTransformerエンコーダ層内部へアダプター付与される形式で特定任務知識導入・下流任務適応促進作業が行われます。「Adapter」という小規模パラメータ付きアダプター挿入手法使用し特定任務知識取込んだ「Δθ」差分学習及更新方法採用されています。
これら手法全体的利用しこれまで難しかった異種情報取込/下流任務適応問題解決・人間注意メカニズム再現等目指す OneTracker の成功要因です。