本文介绍了一种基于深度元学习的无参考图像质量评估方法，通过学习人类评估图像质量的元知识来优化质量模型。研究表明，该方法在多个数据集上优于现有技术，并具备良好的推广能力。此外，提出了多任务学习与视觉-语言模型结合的新方法，提升了评估的准确性和鲁棒性。