ルックアップテーブルの構築と活用に関する最適化の余地は、いくつかの側面に分かれます。まず、LUTのサイズとストレージコストの最適化が挙げられます。提案手法では、MSB（最上位ビット）を用いたサンプリングにより、LUTのサイズを削減していますが、さらなる圧縮技術や効率的なデータ構造を導入することで、ストレージコストをさらに低減できる可能性があります。
次に、インデックスの選択や補間手法の最適化も重要です。異なるインデックスパターンや補間モデルを組み合わせることで、フィルタリング精度を向上させることができます。特に、学習可能な重み付けを導入することで、異なる参照ピクセルの重要度を動的に調整し、最適なフィルタリング結果を得ることが可能です。
最後に、LUTのトレーニングプロセス自体の最適化も考えられます。トレーニングデータの選定やデータ拡張技術を駆使することで、より効果的なモデルを構築し、汎用性を高めることができます。これにより、さまざまなコーディングシナリオにおいても高いパフォーマンスを維持できるようになります。