OT-VP（Optimal Transport-guided Visual Prompting）可以通過幾種方式擴展到更複雜的在線設置中。首先，OT-VP的設計本質上是為了在不改變預訓練模型參數的情況下進行測試時適應，這使得它在在線環境中具有高度的靈活性。在在線設置中，模型可以隨著時間接收連續的目標數據批次，並根據這些數據進行即時調整。具體來說，可以在初始訓練階段使用第一批數據進行少量的提示優化，然後對後續批次進行快速的單步更新，這樣可以在保持計算效率的同時，持續改進模型的適應性。此外，OT-VP還可以根據每個批次的特徵分佈變化，動態調整提示的學習率和更新策略，以應對潛在的域變化。這種方法不僅提高了模型的適應能力，還能在實際應用中保持高效的計算性能。