ニューラル表現を用いたビデオ圧縮技術は、音声や3Dシーンなどの他のマルチメディアデータの圧縮にも応用可能です。まず、音声データの圧縮においては、音声信号をニューラルネットワークで表現することで、音質を保ちながらデータサイズを削減することができます。例えば、音声の周波数成分を学習し、重要な特徴を抽出することで、圧縮効率を向上させることができます。
次に、3Dシーンの圧縮においては、ニューラル表現を用いてシーンの幾何学的情報やテクスチャを効率的に表現することが可能です。これにより、3Dモデルのデータサイズを大幅に削減し、リアルタイムレンダリングやストリーミングにおいても高いパフォーマンスを維持できます。特に、視点に応じた動的なデータ圧縮が可能になるため、ユーザーの視点に基づいた最適なデータ配信が実現できます。
さらに、マルチメディアデータの統合圧縮も視野に入れることができます。ビデオ、音声、3Dデータを統合的に圧縮することで、全体のデータサイズを削減し、ストレージや帯域幅の効率を向上させることが期待されます。このように、ニューラル表現を用いた圧縮技術は、さまざまなマルチメディアデータに対して柔軟に適用できる可能性を秘めています。