WMG-Diff模型在其他下游任務中的表現也顯示出良好的潛力，特別是在年齡預測等任務中。年齡預測是一個重要的非影像表型預測任務，因為它可以提供有關大腦發展和衰老過程的見解。通過使用WMG-Diff模型生成的微結構數據，研究人員可以利用這些數據進行年齡預測，並且預期模型的表現會與性別預測相似，甚至更好。這是因為年齡與大腦的微結構變化密切相關，WMG-Diff模型能夠捕捉到這些變化，從而提高預測的準確性。進一步的實驗可以通過在不同年齡組的數據集上進行評估，以驗證模型的泛化能力和穩定性。