在矢量量化方向上，后续研究进一步探索了结合上下文信息与图像纹理先验的序列化量化机制。例如，Ge等人在VQ框架基础上提出上下文序列量化方法，通过利用上下文依赖关系和纹理先验信息，为每个潜变量向量分配更合适的自适应量化中心，并以逐步离散化的方式生成潜在表示。该类方法并非简单地对所有潜变量采用统一码本或统一间隔，而是根据局部内容特征动态确定量化方式，从而在码率基本保持不变的条件下提升重建图像质量。总体而言，非均匀量化方法能够依据数据分布和上下文信息调整量化参数，在降低统计冗余、增强表达能力以及优化率失真性能方面具有一定优势。
尽管如此，从实际应用和模型训练稳定性的角度看，加性均匀噪声近似、直通估计器STE等方法仍然是当前智能图像编码中应用最为广泛的量化近似方案。这类方法结构相对简单，易于嵌入端到端优化框架，并且在训练效率和模型稳定性方面具有较强优势。相比之下，矢量量化、上下文自适应量化以及其他非均匀量化方法虽然能够更好地保留高维特征信息，并在特定任务中展现出较强潜力，但其通常需要额外的码本维护、复杂的离散优化过程或更高的计算资源支持。因此，这些方法在通用图像压缩场景中的应用仍受到一定限制。不过，在极低码率编码、语义保持型压缩以及生成式图像重建等特殊场景中，矢量量化及其变体因能够有效表达高维结构信息，已成为重要的研究方向，并在相关工作中得到持续关注与应用。