本文提出的圖形基於端到端模型，專注於生成聆聽者的頭部運動響應，具有良好的實時性能和低誤差，這一方法確實可以推廣到生成其他類型的聆聽者反饋，如面部表情和手勢等。由於該模型採用了跨模態的編碼器-解碼器架構，這使得它能夠靈活地處理不同類型的輸入特徵。
對於面部表情的生成，可以將面部運動捕捉數據作為輸入，並通過類似的圖形結構來生成面部表情的變化。這樣的擴展可以使模型不僅能夠生成頭部運動，還能夠生成如微笑、皺眉等面部表情，從而增強聆聽者的非語言反饋。
同樣，對於手勢的生成，模型可以通過分析說話者的語音和手勢數據，來生成相應的手勢反應。這樣的擴展不僅能夠提高人機交互的自然性，還能夠增強機器人或虛擬助手在社交場景中的表現。