StableDelight ist ein fortschrittliches Modell, das sich darauf konzentriert, Spiegelreflexionen von texturierten Oberflächen zu entfernen. Es baut auf dem Erfolg von StableNormal auf, das sich auf die Verbesserung der Stabilität der monokularen Normalenschätzung konzentriert. StableDelight wendet dieses Konzept an, um die herausfordernde Aufgabe der Reflexentfernung zu lösen. Die Trainingsdaten umfassen Hypersim, Lumos und verschiedene Datensätze zur Spiegelreflexionsentfernung aus TSHRNet. Darüber hinaus haben wir während des Diffusionsprozesses einen mehrskaligen SSIM-Verlust und eine Technik der zufälligen bedingten Skalierung integriert, um die Klarheit der einstufigen Diffusionsvorhersage zu verbessern.