FINE所提取的學習基因（learngenes）主要是基於對擴散模型（Diffusion Models）中共享知識的分解，這一方法的核心在於利用大小無關的知識來初始化不同大小的模型。雖然FINE的設計是針對擴散模型的，但其知識分解的理念和方法論可以擴展到其他類型的神經網絡模型，如卷積神經網絡（CNN）和遞歸神經網絡（RNN）。這是因為CNN和RNN同樣存在層間共享的知識，這些知識可以通過類似的矩陣分解技術來提取和重組。具體而言，FINE的學習基因可以通過對CNN和RNN的權重矩陣進行相似的奇異值分解（SVD），來提取共享的大小無關知識，從而實現更高效的初始化和訓練。因此，FINE的框架具有一定的通用性，能夠在不同的神經網絡架構中發揮作用。