在擴散模型中，除了雅可比矩陣的奇異向量子空間外，還存在其他有趣的子空間可以用於編輯：
特徵空間：擴散模型的特徵空間可以提供有關圖像內容的豐富信息。通過分析模型的中間層輸出，可以識別出與特定語義特徵相關的子空間，這些子空間可能對於圖像編輯非常有用。
主成分空間：利用主成分分析(PCA)可以提取出數據中的主要變異方向，這些方向可能代表了圖像中的重要特徵。通過在這些主成分上進行編輯，可以實現更高層次的語義控制。
對抗空間：在生成對抗網絡(GAN)中，對抗空間的特徵可以用來進行編輯。這些特徵通常與生成的圖像的語義內容密切相關，並且可以用於實現更細緻的編輯。
潛在空間：在變分自編碼器(VAE)中，潛在空間的結構可以用來進行編輯。通過在潛在空間中進行操作，可以生成具有特定屬性的圖像，這為擴散模型的編輯提供了新的思路。