MMDM的遮罩機制確實可以推廣到其他類型的生成模型，如自回歸模型和變分自編碼器（VAE）。具體來說：
自回歸模型：在自回歸模型中，遮罩機制可以用來隱藏部分輸入數據，迫使模型在生成過程中推斷缺失的部分。這種方法可以提高模型的上下文推理能力，從而改善生成質量。例如，在文本生成中，可以隱藏某些單詞，讓模型根據上下文推斷這些單詞。
變分自編碼器：在VAE中，遮罩機制可以用來強化潛在空間的學習。通過隱藏部分潛在變量，模型可以學習到更強的特徵表示，從而提高生成樣本的多樣性和質量。這種方法可以促進模型在生成過程中更好地捕捉數據的結構特徵。
通用性：遮罩機制的核心思想是通過隱藏部分信息來促進模型的上下文推理能力，這一原則在多種生成模型中都是適用的。因此，將MMDM的遮罩機制應用於其他生成模型中，可能會帶來類似的性能提升。