LDM（潜在扩散模型）仍然是主流，但高倍压缩导致信息损失。新方法JiT直接预测原始数据，简化模型架构，提升高分辨率生成效果。尽管JiT未显著超越现有SOTA，但降低了计算成本，增强了模型的可迁移性和统一性。

本研究使用四个遥感数据集训练了六个模型，分析了它们之间的可迁移性和领域适应方法的效果。提出了一种基于光谱指数的简单方法来评估目标领域的模型可迁移性。该研究对通用遥感学习模型的未来发展有指导意义。