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论文提出了NeRCo方法，为了解决这些限制， NeRCo()提出了一种名为NeRCo的隐式神经表示方法，对于输出结果，以及有限的配对训练数据，现有的低光图像增强方法存在以下三个限制：不可预测的亮度降低和噪声、度量友好版本和视觉友好版本之间的固有差距， ，它以无监督的方式稳健地恢复感知友好的结果，论文引入了来自预训练视觉-语言模型的先验信息，NeRCo通过一个可控的拟合函数统一了现实场景中多样的退化因素，具体而言，用于合作式低光图像增强，采用语义导向的监督方法，从而提高了鲁棒性，。