FAMT的原理確實可以應用於其他視覺任務，如圖像分類和圖像生成。其核心思想是利用自注意力機制和頻率域信息來選擇性地遮罩和丟棄不重要的圖像區域，這一策略可以幫助模型更有效地學習關鍵特徵。在圖像分類任務中，FAMT可以幫助模型專注於重要的物體特徵，從而提高分類準確率。在圖像生成任務中，FAMT的遮罩策略可以用於生成過程中選擇性地強調或忽略某些區域，從而改善生成圖像的質量和細節。因此，FAMT的原理具有廣泛的應用潛力，可以在多種視覺任務中發揮作用。