本文针对学习型图像压缩中的解耦框架，该框架将样本重建与熵解码分离，实现极快解码，并成为JPEG AI验证模型的核心。然而其分析/合成变换仅由堆叠卷积构成，缺乏数据相关性建模能力。作者引入非局部注意力机制增强变换网络，使模型兼具解耦架构的快速解码优势与非局部注意力的强变换能力，提升了压缩性能。