Google發布了一個新的JPEG編碼函數庫Jpegli，其設計比傳統JPEG更快更有效率，圖片也更美觀。在高品質的壓縮設置下，Jpegli可比傳統JPEG解編碼器壓縮比提高35%，更重要的是該函數庫保持高度的向後兼容性，可與現有系統無縫集成。
Jpegli提供與原始JPEG標準完全可互通的編碼器和解碼器，以及和libjpeg-turbo、MozJPEG的API/ABI高度兼容性，其採用最為廣泛使用的8位元格式來處理和存儲圖像數據，如此確保了Jpegli的泛用性，在不犧牲現有系統和應用穩定性的前提下，供用戶馬上獲得性能提升。
特別的是，當圖片通過Jpegli壓縮或是解壓延時，函數庫會執行精確且符合心理視覺（Psychovisually Effective）特性的計算，這將使整體形象看起來更加清晰，且可觀察到的失真更少。Jpegli能比傳統JPEG解編碼器更有效地壓縮略圖像，可節省帶寬和存儲空間，以及加快網頁速度。
Jpegli還有一項特性是執行快速，在提高形象品質和壓縮比的同時，Jpegli的編碼速度並沒有因此變慢，仍與libjpeg-turbo和MozJPEG等傳統方法相當，這使得開發人員可以將Jpegli集成進現有的工作流程中，且不會犧牲額外的編碼性能或是內存使用。
傳統JPEG編碼解決方案僅對每個色彩成分（Color Component），僅使用8位元來表示，如此大幅限制顏色的表達範圍，容易產生可見的色帶（Banding）失真，但在Jpegli中，每個色彩成分都可以使用10 位元進行編碼。
不過Jpegli的10 位元編碼是以原始8位元格式進行，因此所產生的圖像能夠與8位元圖像瀏覽器完全兼容，Google提到，Jpegli應用了許多新技術來降低噪聲並提高形象品質。這些技術包括自JPEG XL參照實例的自適應量化啟發式算法、改進的量化矩陣選擇，以及精確計算中繼結果，並且儘可能使用高端色彩空間。
自適應量化啟發式算法主要是根據心理視覺模型，控制量化的死域（Quantization Deadzone），這種方法是Google為JPEG XL設計，其核心概念在於動態調整圖像不同部分的壓縮強度，根據人眼對於亮度、色彩和細節等感知差異，在細節豐富或是視覺重點區塊，執行較少的壓縮，而在視覺不敏感的地方加強壓縮。
Jpegli還使用了一組量化矩陣，這些矩陣會根據心理視覺品質指標進行優化選擇，而Jpegli精確計算的中繼結果則可提高圖像品質，且編碼和解碼都會產生更高品質的結果。Jpegli還會使用JPEG XL的XYB色彩空間，進一步提高圖像品質和密度。
