NDVQ的編碼簿優化方法確實可以啟發其他基於向量量化的生成模型，尤其是在圖像和視頻等領域。NDVQ通過引入可學習的方差來增強編碼簿的表達能力，這一創新思路可以應用於圖像和視頻編碼中，以提高模型對於複雜數據的適應性和魯棒性。
在圖像生成中，類似的分佈式量化方法可以幫助模型更好地捕捉圖像中的細節和變化，特別是在處理高解析度圖像時。通過將每個像素或特徵向量表示為概率分佈而非單一值，模型可以更靈活地生成多樣化的圖像內容。
在視頻編碼方面，NDVQ的思想也可以用於處理時間序列數據，通過考慮時間維度上的變化來優化編碼過程。這樣的應用不僅能提高視頻質量，還能在低比特率下保持更好的視覺效果。因此，NDVQ的編碼簿優化方法為其他領域的生成模型提供了新的思路，未來的研究可以進一步探索這些方法在不同數據類型中的應用潛力。