MixNet的全局建模機制可以有效地應用於其他視覺任務，如超分辨率和去噪，具體方法如下：
超分辨率：在超分辨率任務中，可以利用MixNet的全局特徵調制層（GFML）來捕捉圖像中長距離的依賴關係。這樣可以在重建高分辨率圖像時，保留更多的細節和結構信息。通過將低分辨率圖像映射到特徵空間，然後使用GFML進行全局建模，最終再通過上採樣層生成高分辨率圖像。
去噪：在去噪任務中，MixNet的局部特徵調制層（LFML）可以用來強調重要的特徵通道，從而更有效地去除噪聲。通過結合GFML和LFML，模型可以同時考慮全局和局部信息，從而在去噪過程中保持圖像的細節和質量。
多任務學習：將MixNet擴展為多任務學習框架，讓其同時處理超分辨率和去噪任務。這樣可以促進模型學習到更豐富的特徵表示，從而提高在這些任務上的性能。
特徵融合：在其他視覺任務中，可以將MixNet的全局建模機制與其他先進的特徵提取技術結合，通過融合不同來源的特徵來提高模型的表現。