要將CaPaint的概念擴展到更高維度的時空數據，例如3D或4D場景，可以考慮以下幾個方面：
高維數據表示：在3D或4D場景中，數據的表示方式需要進行調整。可以使用三維卷積神經網絡（3D CNN）或四維卷積網絡來捕捉空間和時間的複雜性。這些網絡能夠有效地處理多維數據，並提取出有意義的特徵。
因果解碼的擴展：在高維度的時空數據中，因果解碼的過程需要考慮更多的因果關係和交互作用。可以利用圖神經網絡（GNN）來建模這些複雜的因果結構，並通過自注意力機制來強化對重要因果區域的識別。
擴展的擴增技術：在進行數據增強時，可以設計針對3D或4D數據的特定擴增策略，例如隨機旋轉、縮放和變形等，這些操作能夠保持數據的時空特性，同時增強模型的泛化能力。
多模態融合：在高維度場景中，可能涉及多種數據模態（如影像、深度圖、時間序列等）。CaPaint可以通過融合這些不同模態的數據來增強模型的表現，利用多模態學習的優勢來提高對環境變化的適應能力。