DiffusionLight ist eine Technik zur Schätzung von Beleuchtungseffekten in einem einzelnen Eingabebild mithilfe von Diffusionsmodellen. Es zeichnet mithilfe eines trainierten Stable Diffusion XL-Modells eine spiegelnde Kugel und entfaltet diese anschließend zu einem Panorama-Beleuchtungsbild. Diese Technik behebt das Problem bestehender neuronaler Netzwerkmethoden, die auf begrenzten HDR-Panorama-Datensätzen basieren und daher in realen, komplexen Szenarien suboptimale Ergebnisse liefern. Die entscheidende Innovation liegt in der Entdeckung des Zusammenhangs zwischen dem Diffusionsrauschen und der Qualität der spiegelnden Kugelgenerierung, wodurch iterativ hochwertige Spiegelkugeln erzeugt werden; sowie in der Verwendung von LoRA für ein Mehrfachbelichtungs-Training, sodass auch LDR-Modelle HDR-Formate ausgeben können. Die Technik erzeugt realistische Beleuchtungsschätzungen, insbesondere für Außenaufnahmen.