除了最優運輸距離（Optimal Transport distance），還有多種其他度量可以用於優化視覺提示以適應目標域。常見的度量包括最大均值差異（Maximum Mean Discrepancy, MMD）、Kullback-Leibler（KL）散度和地球移動距離（Wasserstein distance）。這些度量各自具有不同的特性和優勢。例如，MMD是一種基於核方法的度量，能夠有效捕捉源域和目標域之間的分佈差異，而KL散度則專注於測量兩個概率分佈之間的相似性。這些度量可以根據具體的應用場景和數據特性進行選擇和調整，以達到最佳的視覺提示優化效果。通過結合這些不同的度量，OT-VP可以進一步增強其在多樣化目標域中的適應能力和性能。