本文提出的框架確實可以擴展到其他需要少量樣本的任務，如零樣本學習（ZSL）或少樣本分類（Few-Shot Classification）。具體擴展的方式包括：
提示優化技術的應用：框架中的Meta-guiding Prompt-tuning Scheme可以應用於零樣本學習中，通過自動生成和優化提示來適應新的類別，無需大量標註數據。
合成樣本生成：Object-Attention Anomaly Generation Module可以用於生成針對特定類別的合成樣本，這對於少樣本分類任務尤為重要，因為它可以幫助模型學習到更具代表性的特徵。
多模態融合：在零樣本學習中，結合視覺和文本信息可以幫助模型更好地理解新類別的特徵，從而提高分類性能。
自監督學習策略：框架中的自監督學習方法可以用於少樣本分類，通過從未標註數據中學習特徵，增強模型的泛化能力。
動態調整學習策略：框架的設計允許根據不同任務的需求動態調整學習策略，這使得它能夠靈活應對各種少樣本學習的挑戰。
總之，本文提出的框架具備良好的擴展性，能夠適應多種少樣本學習和零樣本學習的需求，為未來的研究提供了新的方向。