DiffPMAE의 원리와 메커니즘은 다른 3D 데이터 처리 분야에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 3D 모델 생성, 변환, 압축, 복원 등의 작업에 활용할 수 있습니다. 또한, 3D 포인트 클라우드 데이터의 특성을 이해하고 분석하는 데 사용될 수 있습니다. 또한, 자율 주행 자동차, 로봇 공학, 의료 영상 및 가상 현실과 같은 다양한 응용 분야에서 3D 데이터 처리에 활용될 수 있습니다. DiffPMAE의 자기 지도 학습 방식은 다양한 3D 데이터 처리 작업에 적용될 수 있는 유연성과 효율성을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 산업 분야에서 3D 데이터 처리 및 분석 작업을 개선하고 최적화할 수 있습니다.