DiffusionLight es una técnica que utiliza modelos de difusión para estimar los efectos de iluminación a partir de una sola imagen de entrada. Utiliza un modelo Stable Diffusion XL entrenado para dibujar una esfera reflectante, la cual luego se despliega para obtener un mapa de iluminación panorámica. Esta técnica resuelve el problema de los métodos existentes basados en redes neuronales, que dependen de conjuntos de datos limitados de HDR panorámicos, lo que resulta en un rendimiento deficiente en escenas complejas y realistas. La innovación clave radica en el descubrimiento de la relación entre el mapa de ruido de difusión y la calidad de la generación de la esfera reflectante, generando iterativamente esferas de alta calidad; y en el entrenamiento de múltiples exposiciones mediante LoRA, permitiendo que los modelos LDR también generen resultados en formato HDR. Esta técnica produce estimaciones de iluminación realistas, especialmente adecuadas para escenas al aire libre.