FINE的知識分解方法不僅限於擴散模型，還可以有效應用於其他生成模型，如生成對抗網絡（GAN）。GAN的訓練過程同樣面臨著初始化不當導致的收斂速度慢和訓練不穩定等問題。通過將FINE的知識分解技術應用於GAN，可以提取共享的大小無關知識，從而實現更高效的初始化。具體而言，FINE可以對GAN中的生成器和判別器的權重進行分解，提取出共享的學習基因，這些學習基因可以在不同大小的GAN模型中重用，從而減少訓練所需的步驟和計算資源。此外，FINE的自適應初始化策略可以根據不同的生成任務和數據集，動態調整學習基因的組合，進一步提升GAN的訓練效率和生成質量。因此，FINE的知識分解方法具有廣泛的應用潛力，可以在多種生成模型中發揮作用。