本文探讨了无参考视频质量评估（NR VQA）问题，提出了ReLaX-VQA和FAST-VQA等多种模型，利用深度学习技术提高视频质量评估的准确性。研究创建了包含39,000个失真视频的数据库，并在多个UGC数据集上验证了模型的优越性，显示出良好的应用前景。