1. Можно склеить общую подложку (которая будет одинакова для всех изображений), а отличия (т.е. добавку) - грузить отдельно "довеском" на подложку, получая нужное изображение.
Таким образом - удастся уменьшить значительно общий размер изображений, если они имеют много похожестей и один размер "полотна", т.к. "довесок" - это только уникальное отличие данного изображения от всех остальных в текущем слайдере.
2. Общую "подложку" и "довески" - грузим как единый поток бинарных данных и восстанавливаем в нормальные изображения на клиенте, помещая результат в слайдер.
Чтобы это реализовать, Вы должны представить данные всех изображений в виде "дерева", где каждый узел такого "дерева" содержит добавочные данные. Можно использовать
Код Хаффмана.
"Подложка" - самый длинный общий фрагмент изображения, присутствующий на всех изображениях (координаты X,Y и цвета RGB).
"Довески" - незначительные различия между изображений с общей "подложкой" (ветви "дерева").
UPD:
facebook.github.io/zstd