OT-VP的核心思想是通過最優運輸距離來優化視覺提示，這一方法主要是針對視覺變壓器（ViTs）設計的。然而，這一方法的基本原理也可以應用於其他類型的預訓練模型，如卷積神經網絡（CNN）。儘管CNN的架構與ViTs存在顯著差異，例如CNN通常依賴於批量正則化層，而ViTs則不然，但OT-VP的視覺提示優化策略仍然可以進行調整以適應CNN的特性。具體而言，可以在CNN的特徵提取層中引入可學習的提示，並利用最優運輸距離來對齊源域和目標域的特徵表示。這樣的擴展將使OT-VP在更廣泛的模型架構中發揮作用，從而提高其在不同計算機視覺任務中的適應性和性能。