在時空圖學習任務中，除了預測（forecasting）和克里金（kriging）之外，還有許多其他重要的任務，例如異常檢測（anomaly detection）、路徑預測（trajectory prediction）、社交網絡分析（social network analysis）以及事件預測（event prediction）。這些任務通常涉及對時空數據的深入分析，並需要考慮到時間和空間的複雜依賴關係。
USTD（統一時空擴散模型）具備良好的擴展性，可以應用於這些其他任務。由於USTD的設計是基於共享的時空編碼器和針對特定任務的去噪解碼器，這使得它能夠靈活地捕捉不同任務中的時空依賴性。透過調整去噪解碼器的結構和訓練策略，USTD可以適應不同的任務需求，從而實現更準確的預測和估計。