Ensemble Kalman Diffusion Guidance (EnKG) 方法的設計初衷是為了解決逆問題並提供最大後驗估計（MAP）。然而，擴展EnKG以捕捉後驗分布的完整統計特性是可行的，這可以通過以下幾種方式實現：
引入序列蒙特卡羅方法：可以將EnKG與序列蒙特卡羅（SMC）方法相結合，這樣可以在每次迭代中生成多個樣本，從而更全面地描述後驗分布。這種方法不僅能夠提供MAP估計，還能夠捕捉到後驗分布的形狀和不確定性。
使用變分推斷：通過引入變分推斷技術，可以將後驗分布近似為一個簡單的分布（如高斯分布），並通過最小化Kullback-Leibler散度來優化這個近似。這樣可以在保持計算效率的同時，獲得後驗分布的更全面的統計特性。
多樣本更新策略：在每次迭代中，除了更新粒子的均值外，還可以更新粒子的協方差矩陣，這樣可以更好地捕捉到後驗分布的形狀和變化。這種方法可以幫助EnKG在不僅僅依賴MAP估計的情況下，提供更豐富的後驗信息。
通過這些擴展，EnKG可以不僅僅提供最大後驗估計，還能夠捕捉後驗分布的完整統計特性，這對於許多應用場景（如不確定性量化）都是非常重要的。