資料冗餘的現象確實存在於其他類型的生成模型中，例如生成對抗網絡（GANs）和變分自編碼器（VAEs）。這種冗餘通常表現為某些樣本在訓練過程中對模型的貢獻有限，因為它們提供的資訊重複或不具代表性。
為了利用資料冗餘來提高模型的效率和性能，可以考慮以下幾個策略：
資料篩選與精簡：在訓練之前，對數據集進行篩選，去除冗餘樣本，保留那些對模型訓練最有價值的樣本。這樣可以減少訓練時間和計算資源的消耗，同時提高模型的學習效率。
重複樣本的加權：對於冗餘樣本，可以根據其在訓練過程中的貢獻程度進行加權，讓模型在訓練時更關注那些對生成質量影響較大的樣本。
集成模型：利用多個模型的集成來彌補資料冗餘的影響。不同模型可能會對冗餘樣本有不同的學習效果，通過集成可以提高整體的生成性能。
自適應訓練策略：根據模型在訓練過程中的表現，動態調整訓練數據的使用策略，對冗餘樣本進行適當的減少或增強，從而提高模型的學習效率和生成質量。