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Received：12 December 2025，
Revised：2025-12-31，
Accepted：19 January 2026，
Published Online：20 January 2026，
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图像与视频编码及相应标准自诞生以来，一直支撑着点播、直播、视频会议等核心多媒体服务。过去三十余年，主流技术路线围绕规则驱动的模块化工具（如变换、预测、熵编码、环路滤波等）的精细化设计与协同优化展开，并借助标准化组织形成生态。近十年，随着深度学习表征能力、公共数据集累积、以及高效训练/推理框架的成熟，端到端智能编码技术快速迭代，在若干测试集与应用场景中展现出超越传统标准的压缩性能。本报告围绕图像编码，第一部分概述端到端智能编码主流框架演化主线；第二部分阐述率失真性能指标之外的可实用性功能，包括可变码率与码率控制、模型量化与鲁棒性；第三部分总结智能编码纳入/影响标准化进程的努力与现状； 第四部分探讨从智能图像编码到智能视频编码的进一步拓展。希望本文能够为研究者与工程实践者提供系统化的思考视角，促进智能图像视频编码方法在产业级场景中的有序落地。
For over three decades， image and video coding technologies and their associated international standards have served as the foundational compression engines underpinning core internet-scale multimedia services， ranging from on-demand streaming and live broadcasting to real-time video conferencing and social media sharing. Traditional approaches have predominantly followed a rule-driven， modular paradigm where carefully engineered components—such as intra and inter prediction， block-based transforms like DCT and DWT， scalar quantization， entropy coding， and in-loop filtering—are jointly optimized under classical Rate-Distortion （R-D） theory. This methodology， refined through successive generations of standards including JPEG， H.26x， MPEG， and AVS， has achieved remarkable efficiency and interoperability through the coordinated efforts of standardization bodies. However， the past decade has witnessed a paradigm shift catalyzed by the rapid advancement of deep learning， leading to the emergence of end-to-end learned image and video compression. Empowered by expressive neural architectures， large-scale public datasets， and mature training ecosystems， end-to-end trainable systems have demonstrated R-D performance that consistently surpasses conventional codecs on benchmark datasets. These learned systems are primarily built upon Variational Autoencoders （VAEs）， which replace the handcrafted rules of traditional pipelines with a unified differentiable framework. In this architecture， an encoder utilizes analysis transforms to map image data into compact latent representations， while a decoder employs synthesis transforms to reconstruct the image. Unlike linear transforms in traditional coding， these transforms leverage powerful neural networks， evolving from early convolutional neural networks （CNNs） to advanced architectures incorporating attention mechanisms， Transformers， and Mamba-based state-space models. A critical challenge in this framework is the non-differentiable nature of quantization. To enable end-to-end optimization， methods such as Additive Uniform Noise （AUN） are used during training to approximate quantization errors while maintaining differentiability， or Straight-Through Estimators （STE） are employed to pass gradients directly through quantization layers. While uniform quantization remains standard， recent advancements explore vector quantization and non-uniform quantization strategies to further refine feature representation. The core of compression efficiency in these systems lies in entropy modeling， which estimates the probability distribution of latent variables to minimize the bitrate. This field has evolved significantly from early factorized models that assumed statistical independence among latents. The introduction of the hyperprior structure， which utilizes auxiliary latent variables to model the spatial distribution parameters of the primary latents， marked a significant milestone in capturing dependencies. Subsequent innovations introduced autoregressive modeling， which predicts current features based on causal contexts in spatial or channel dimensions， further enhancing probability estimation accuracy. Most recently， hierarchical autoregressive models have been developed to capture global and local contexts in a coarse-to-fine manner， pushing the boundaries of feature compactness and coding efficiency. In parallel， the optimization objectives have expanded beyond pixel-level fidelity metrics like MSE and MS-SSIM to include perceptual metrics and adversarial losses， allowing for a trade-off between signal distortion and perceptual quality. Beyond theoretical performance， the transition of learned coding from academic exploration to industrial application requires addressing practical dimensions such as variable rate control， hardware efficiency， and robustness. To support variable bitrates within a single model， researchers have developed mechanisms involving multi-scale decomposition and feature modulation， where quality factors or maps scale latent variables or intermediate features. Rate control algorithms have also advanced， utilizing iterative search strategies or deep modeling of the rate-parameter relationship to meet specific bandwidth constraints. To facilitate deployment on commodity hardware， model quantization techniques， including Quantization-Aware Training （QAT） and Post-Training Quantization （PTQ）， are employed to convert floating-point models into fixed-point integer operations， ensuring cross-platform consistency and reducing computational overhead. Furthermore， addressing the vulnerability of neural networks to perturbations， robust coding frameworks are being designed to defend against adversarial attacks and transmission errors through training regularization and input preprocessing. These technical advancements have culminated in the integration of learned compression into formal international standards. Two landmark standards have recently emerged： JPEG AI， ratified by ITU-T as T.840.1， and IEEE 1857.11-2024. While both adopt VAE-based architectures， they differ in design philosophy. JPEG AI employs a multi-branch network design and emphasizes subjective quality and machine-task compatibility， optimizing for perception-oriented metrics like MS-SSIM and VMAF. In contrast， IEEE 1857.11 focuses on objective gains in PSNR and MS-SSIM， offering tiered complexity profiles （Base， Main， High） to adapt to different computational capabilities. Both standards have established rigorous training and evaluation protocols， including the use of specific datasets like Kodak and dedicated robustness benchmarks， to ensure fair comparison and reproducibility. The principles of learned image coding have naturally extended to video coding， although with unique challenges in temporal modeling. The evolution of neural video coding can be categorized into three developmental phases. The first phase involved hybrid approaches that replaced specific modules， such as intra prediction， with learned networks while retaining the traditional motion-compensated residual coding framework. The second phase moved toward conditional inter-frame coding， utilizing learned optical flow networks for motion estimation and warping to generate temporal contexts. The third and most recent phase represents a shift toward unified probabilistic frameworks that eliminate explicit motion estimation entirely. These systems leverage hierarchical spatial-temporal priors to perform joint intra and inter prediction within a single model， achieving performance that rivals or exceeds the latest H.266/VVC standard while approaching real-time processing speeds on GPUs. Looking forward， the field is converging toward two major trends： task-aware coding and generative integration. Task-aware coding aims to support both human vision and machine perception from a single bitstream， aligning with the biological principle of "compression as intelligence" where compact representations facilitate diverse downstream cognitive tasks. Simultaneously， the integration of generative models， such as diffusion models and large multimodal models， is enabling ultra-low-bitrate reconstruction with high semantic fidelity， fundamentally altering the rate-distortion-perception trade-off. This report synthesizes these technical， practical， and standardization advances to provide a comprehensive perspective. Ultimately， the future of intelligent compression lies in establishing a new foundation for multimodal， task-agnostic， and semantically aware visual communication.
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