低光相片往往同時缺乏細節和自然色彩，逐步生成雖然有助改善觀感，卻增加運算成本。GLOW-FM 是一個低光影像增強（Low-Light Image Enhancement, LLIE）模型項目，透過一次網絡評估恢復影像，處理高質素與低延遲之間的取捨。
項目把影像先映射到緊湊的 latent space，再由輕量 Tiny-VAE 和 Hourglass Diffusion Transformer（HDiT）合作完成修復。HDiT 以 Terminal Velocity Matching（TVM）訓練，推理時只需一步；GLOW-FM-S 的公開規模為 34 GFLOPs 及 9.1M 參數，對邊緣裝置或需要批量處理的工作流程較有吸引力。
- 一次 function evaluation，避免傳統 diffusion 反覆採樣
- 在 LSD-DLL 等資料集展示具競爭力的影像質素
- TVM 專門用於低光增強，並與其他單步目標作比較
- 跨資料集結果在比較方法中具較強泛化能力
GLOW-FM 延續曾於 NTIRE 2026 Low-Light Image Enhancement Challenge 取得第一名的 LFM-LLIE，但更集中處理效率與單步推理。儲存庫要求 Python 3.11 或 3.12，以及具 CUDA 支援的 PyTorch 環境；README 提供 setup.sh 和依賴安裝方向，但目前提供的資料未足以確認預訓練權重、完整推理指令或 CPU 執行方案。研究團隊、影像增強開發者，以及需要在 GPU 資源受限環境處理夜景相片的團隊，可先按其環境要求建立測試環境，再核對模型權重和推理流程。