對抗性補丁的生成過程確實可以應用於其他類型的深度學習模型，如分類模型和分割模型。具體而言：
分類模型：對抗性補丁可以通過在圖像的特定區域添加擾動來影響分類模型的預測。這些補丁可以設計為在特定類別上降低模型的信心，從而使其無法正確識別目標物體。
分割模型：對於分割模型，對抗性補丁可以用來干擾模型對物體邊界的識別。通過在圖像中添加對抗性補丁，可以使模型在分割任務中產生錯誤的邊界，從而影響最終的分割結果。
通用性和可轉移性：由於對抗性補丁的設計是基於能量函數和動態優化的原則，這使得它們在不同模型之間具有良好的可轉移性。因此，這些補丁可以在多種深度學習模型中使用，無論是針對分類還是分割任務。
模型結構的考量：在應用對抗性補丁時，需要考慮不同模型的結構差異，並根據具體模型的特性進行相應的調整，以確保補丁的有效性。