VMAD的技術創新對於其他領域的多模態異常檢測任務同樣具有廣泛的適用性，具體表現在以下幾個方面：
跨模態學習的通用性：VMAD中提出的Defect-Sensitive Structure Learning（DSSL）和Locality-enhanced Token Compression（LTC）機制，能夠有效地將視覺和文本信息進行融合，這一方法可以應用於其他需要結合多種數據源的異常檢測任務，如醫療影像分析和安全監控。
增強的特徵提取能力：VMAD在細粒度異常檢測中的成功經驗，尤其是在處理微小變化和複雜背景下的異常，為其他領域提供了借鑒。這些技術可以幫助提升在不同應用場景中的檢測精度。
解釋性分析的需求：隨著多模態異常檢測需求的增加，解釋性分析變得越來越重要。VMAD提供的文本解釋能力可以幫助用戶理解異常的性質和影響，這一特性在其他領域同樣具有價值，特別是在需要人機交互的應用中。
數據集的構建方法：VMAD所提出的RIAD數據集的構建方法，強調了數據的多樣性和標註的詳細性，這一理念可以推廣到其他領域的數據集建設中，以促進模型的訓練和評估。