MMD 외에도 다른 거리 척도를 사용하여 조건부 생성 모델을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, Wasserstein 거리, Kullback-Leibler 발산, Jenson-Shannon 발산 등의 거리 척도를 사용하여 조건부 생성 모델을 학습할 수 있습니다. 각 거리 척도는 데이터 분포 간의 차이를 측정하는 다양한 방법을 제공하며, 이를 활용하여 다양한 조건부 생성 모델을 구축할 수 있습니다.
또한, 최근 연구에서는 다양한 거리 척도를 조합하여 새로운 거리 척도를 개발하거나, 거리 척도를 조정하여 모델의 성능을 향상시키는 방법을 연구하고 있습니다. 이러한 연구를 통해 다양한 거리 척도를 활용하여 조건부 생성 모델을 더욱 효과적으로 구축할 수 있습니다.