本文介绍了一种名为FastLLVE的低光视频增强方法，利用查找表技术实现低延迟和低复杂度。研究提出了EvLight框架，显著提高了低光条件下的视频质量和去模糊性能，并创建了多个真实世界数据集以支持评估。

用户生成内容（UGC）视频曝光校正算法的提出解决了曝光不足的问题。基于低光视频增强的Light-VQA模型用于评估视频质量。Light-VQA+模型引入人类视觉系统的新模块，提供更准确的VEC评估。实验证明，这些模型在VEC-QA数据集和其他公共数据集上性能优于现有的VQA模型。