GLOW-FM通过一步式潜空间流匹配实现高效低光照图像增强

GLOW-FM提出一步式潜空间流匹配框架，通过单次函数评估完成生成式低光照图像增强。该框架在冻结的Tiny-VAE潜空间中进行条件传输，并采用Terminal Velocity Matching（TVM）。实验显示，小型版本仅需34 GFLOPs，在真实世界基准上取得有竞争力的图像质量和SOTA跨数据集泛化表现，代码将在论文发表后公开。