遮罩圖像建模(MIM)的優勢在於其能夠有效地提取圖像的內在信息，這一特性可以進一步擴展到其他低級視覺任務中，例如去噪、去模糊和圖像增強等。首先，可以設計針對特定低級任務的遮罩策略，例如在去噪任務中，通過隨機遮罩圖像的某些區域，強迫模型學習如何從部分信息中重建完整圖像，這樣可以提高模型對於不同噪聲類型的適應能力。其次，MIM可以與其他深度學習技術結合，例如生成對抗網絡(GAN)或自編碼器，進一步提升模型的表現。最後，通過在多個低級任務上進行聯合訓練，MIM可以幫助模型學習到更通用的特徵表示，從而提高其在不同任務上的泛化能力。