WMG-Diff模型的擴展可以通過幾個步驟來實現，以補充其他彌散磁共振成像（dMRI）指標，如形狀或連通性指標。首先，可以利用現有的幾何關係來定義新的條件去噪函數，這些函數不僅針對FA（分數各向異性）值，還可以針對其他微結構指標，如形狀指標（例如，纖維束的曲率或長度）和連通性指標（例如，纖維束之間的連接強度）。其次，通過在訓練數據集中引入這些新指標，模型可以學習到不同指標之間的相互關係，從而提高對缺失數據的補充能力。最後，進一步的實驗可以通過多任務學習的方式來進行，這樣模型可以同時學習多個指標的補充，從而提高整體的預測準確性和穩定性。