JPEG XL 的誕生：十年開源實驗如何重塑影像壓縮標準
Google Open Source Blog · 2026-06-04
Google 在官方開源部落格發布一篇回顧性深度技術文，追溯 JPEG XL 從 2011 年到 2019 年標準化的完整演化歷程。文章梳理了從 WebP Lossless、Butteraugli、Guetzli、Brunsli，到 PIK 與 FUIF 合流，揭示了現代影像格式如何從多個方向同步突破才走到今天這個形狀。
背景
JPEG XL 並非單一設計衝刺的產物，而是多個平行探索在邊界推進後的收斂結果。Google 從 2011 年起在影像壓縮上同時進行三條線的研究：感知品質建模、熵編碼架構改良，以及 JPEG 相容再壓縮。每條線單獨無法完整取代 JPEG，但整合後形成了一個能夠服務從 HDR 攝影到醫療影像的統一格式。
核心技術堆疊
Butteraugli 是第一個關鍵貢獻，一種以人眼感知為基準的影像差異度量（2016 年開源）。傳統 PSNR 以均方誤差衡量像素差異，但人眼對對比度敏感區域與均勻色塊的容忍度截然不同。Butteraugli 透過對視覺系統的心理物理建模，輸出一張「錯誤熱圖」，用於引導編碼器在視覺重要區域分配更多位元。與 Butteraugli 共同誕生的 XYB 色彩空間，則是對應的編碼色彩模型，針對人眼感知的非線性亮度響應與色差視錯覺進行補償。
Guetzli（2017）是 Butteraugli 的第一個大規模應用：一個針對現有 JPEG 位元流的感知最佳化再編碼器，在不改變解碼端的前提下，透過窮舉搜尋配合 Butteraugli 評分，將相同品質下的 JPEG 檔案縮小 20–30%。代價是極高的編碼時間（CPU 秒級），使其適合離線批次處理而非即時編碼。
Brunsli 則另闢蹊徑：定義一個對現有 JPEG 資料的無損再容器格式，透過更緊湊的二進位編碼減少 JPEG 的結構性冗餘，平均節省 22% 空間，且完全無損。Brunsli 的關鍵設計是將 JPEG 的 DCT 係數、量化表、Huffman 碼表分開用更高效的熵編碼器重新封裝，解碼後可精確還原原始 JPEG 位元流。
PIK + FUIF：JPEG XL 的最終合流
2017 年，Google 啟動 PIK（Perceptual Image Kompressor）專案，將 Brunsli 的快速解碼位元流架構與 Guetzli 的感知優化結合，目標是設計一個能超越 JPEG 的新格式。同年，Cloudinary 工程師 Jon Sneyers 獨立開發了 FUIF（Free Universal Image Format），採用了完全不同的方向：極度通用的上下文建模樹（context model tree），可針對不同圖像特性自適應選擇熵編碼策略。
2018–2019 年，JPEG 委員會主導了 PIK 與 FUIF 的合流談判。最終的融合策略是：採用 PIK 的高速分佈選擇演算法作為快速路徑，以 FUIF 的精細上下文樹作為高壓縮率模式，兩者透過一個共同的 ANS（Asymmetric Numeral Systems）熵編碼器統一輸出。ANS 取代了 JPEG 傳統的 Huffman 編碼，實現了比霍夫曼更接近香農熵下限的壓縮率，同時支援並行解碼。
影響範圍
截至 2026 年，JPEG XL 的生態支援已相當廣泛：
- 作業系統原生支援：Apple iOS/macOS、Ubuntu 24.04+、Windows 11
- 專業標準採用：DNG 1.7（Adobe RAW）、DICOM 醫療影像、PDF 2.0、EPUB 3.3
- 主流瀏覽器：Chrome 91+、Firefox 128+、Safari 17+ 均已預設啟用
- 無損 JPEG 轉碼：現有 JPEG 資料庫可用
cjxl --lossless_jpeg無損轉換，平均再縮小 20%