StableDelightは、テクスチャ表面からの鏡面反射除去に特化した高度なモデルです。単眼法線推定の安定性を高めることに焦点を当てたStableNormalの成功を基にしています。StableDelightはこの概念を応用することで、反射除去という困難な課題に取り組みます。トレーニングデータには、Hypersim、Lumos、そしてTSHRNetからの様々な鏡面ハイライト除去データセットが含まれています。さらに、拡散トレーニングプロセスにおいて、多尺度SSIM損失とランダム条件スケール技術を統合することで、1ステップ拡散予測の鮮明さを向上させています。