本研究提出了一种未训练的深度解码器模型，能够有效生成自然图像并避免过拟合。通过引入混合解码器和多解码器，提升了预测准确性。同时，研究探讨了神经网络的鲁棒性及其在数据隐藏中的应用，提出了基于超网络的音频信号生成方法和图像降噪算法，展示了隐式神经表示在多种任务中的优越性能。