將Local-Global方法應用於其他類型的隱式神經表示（INR）中，預計會帶來類似的好處，具體表現在以下幾個方面：
提高編碼精度：Local-Global方法通過結合局部和全局特徵，能夠更好地捕捉信號中的細節和結構，這對於3D形狀、音頻和視頻等多維信號的編碼特別重要。
加速訓練和推理：由於Local-Global架構的設計使得局部子網絡可以獨立訓練和推理，這將顯著降低計算成本，從而加快訓練和推理的速度，特別是在處理大規模數據時。
靈活的編輯能力：Local-Global方法的引入將使得各種INR能夠支持更靈活的編輯操作，如裁剪、擴展、變形和顏色調整等，這將擴大其應用範圍。
適應性強：Local-Global架構的自適應性使其能夠根據不同的信號特徵進行調整，這對於處理多樣化的數據集和應用場景非常有利。
總之，將Local-Global方法應用於其他類型的INR中，將有助於提升其性能和靈活性，並擴展其在各種應用中的潛力。