KAN模型在其他視覺任務中的應用潛力非常廣泛，主要體現在以下幾個方面：
物體檢測與識別：KAN可以用於物體檢測任務，通過學習物體的特徵表示來提高檢測精度。其靈活的結構使其能夠適應不同的物體形狀和大小。
圖像分割：在圖像分割任務中，KAN可以用來學習圖像中不同區域的特徵，從而實現精確的分割。這對於醫學影像分析和自動駕駛等應用尤為重要。
風格轉換：KAN的特徵學習能力可以應用於風格轉換任務，通過學習不同風格的特徵來生成具有特定藝術風格的圖像。
視頻分析：在視頻分析中，KAN可以用於動作識別和事件檢測，通過學習時間序列數據的特徵來提高識別準確性。
生成對抗網絡（GAN）：KAN可以作為生成對抗網絡的一部分，幫助生成更真實的圖像，特別是在處理複雜的圖像生成任務時。