基于并行适配器的隐式神经表征编辑存储优化方法

为解决隐式神经表征(INR)在多次编辑后存储空间冗余的问题，研究人员提出基于并行适配器(Parallel Adapter)的模型微调方法，通过存储不同INR的残差权重，将关联INR的存储空间降低至传统方法的1/10。该方案兼容超网络(Hypernetwork)权重生成，支持编辑历史的灵活合并，为连续媒体数据的版本管理提供了新范式。

　　

在数字内容爆炸式增长的时代，如何高效存储海量媒体数据成为关键挑战。传统像素矩阵存储方式虽可通过JPEG等压缩技术节省空间，但无法实现连续表征和精准编辑。隐式神经表征(Implicit Neural Representation, INR)通过神经网络将坐标映射为RGB值，开辟了数据存储新路径。然而，当对同一图像进行多次编辑时，每次修改后的网络权重分布呈现随机性，导致存储多个版本需占用与独立图像相同的空间——这种"存储空间不随关联性缩减"的现象严重制约了INR的实际应用。

清华大学无锡应用技术研究院的研究团队在《Journal of Visual Communication and Image Representation》发表论文，提出名为PA-INR的创新解决方案。该研究首次系统分析了INR编辑存储的瓶颈问题，借鉴大模型微调中的并行适配器技术，将不同编辑版本的权重差异存储在独立低秩结构中。实验表明，该方法在KODAK数据集上可将关联INR的存储需求降低90%，同时保留通过结构重参数化合并编辑历史的能力。

关键技术包含：1) 基于多层感知机(MLP)构建五组不同容量的基础网络架构；2) 采用SIREN激活函数与位置编码组合提升表征精度；3) 引入改进型LoRA（低秩适应）技术构建可并行操作的适配器模块；4) 利用超网络直接生成权重残差。

研究结果部分显示：
Implicit Neural Representation (INR)
通过对比实验证实，传统INR存储两幅关联图像需2×N参数，而PA-INR仅需N+0.1×k×N（k为编辑次数），验证了残差存储的有效性。

Method
设计的并行适配器结构包含可分离的权重矩阵ΔW₁
和ΔW₂
，通过线性组合实现编辑历史的回溯与合并，操作耗时仅增加15%。

Implementation details
在256×256分辨率图像测试中，基础MLP占用4.7MB存储，而10次编辑产生的适配器总和仅0.5MB，显著优于传统方法的47MB需求。

Conclusion
该研究突破了INR领域长期存在的"编辑版本存储冗余"难题，其价值体现在三方面：首先，首次实现关联INR的压缩存储，使连续媒体版本管理具备可行性；其次，通过适配器并行化技术，赋予INR类似PSD文件的历史编辑功能；最后，为超网络生成权重残差提供标准接口，支持跨平台协同编辑。这些进展为医疗影像时序分析、影视特效迭代制作等需要高频修改的场景提供了底层技术支持。