除了圖拉普拉斯正則化，還有多種先驗知識或模型可以用於初始化GDD：
其他圖信號處理模型：例如，使用圖總變化（Graph Total Variation, GTV）作為先驗知識，這種方法能夠促進圖像的平滑性，並在邊緣處保持清晰度。
深度學習模型的知識蒸餾：可以利用已經訓練好的深度學習模型（如DnCNN）作為初始化的基礎，通過知識蒸餾技術將其知識轉移到GDD中，這樣可以在初始階段獲得更好的性能。
物理模型：在某些應用中，可以考慮使用基於物理的模型作為先驗知識，例如基於成像系統的噪聲模型，這樣可以更好地捕捉到圖像的物理特性。
多任務學習：通過多任務學習的方式，將去雜訊與其他相關任務（如圖像分割或分類）結合起來，這樣可以共享特徵並提高模型的整體性能。