등방성 제약을 활용한 방법은 다른 생성 모델 유형에도 적용될 수 있습니다. 등방성은 데이터 분포의 구조적 정보를 측정하는 중요한 특성 중 하나이며, 다른 생성 모델에도 구조적 일관성을 부여하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, GANs나 VAEs와 같은 다른 생성 모델에서도 등방성 제약을 도입하여 모델이 더 현실적이고 구조적으로 일관된 샘플을 생성하도록 유도할 수 있습니다. 이를 통해 생성된 샘플의 질을 향상시키고 다양성을 유지할 수 있습니다.