स्टेबलडिलाइट एक उन्नत मॉडल है जो बनावट वाली सतहों से परावर्तन को दूर करने पर केंद्रित है। यह स्टेबलनॉर्मल की सफलता पर आधारित है, जो एकल-दृश्य सामान्य अनुमान की स्थिरता में सुधार पर केंद्रित है। स्टेबलडिलाइट इस अवधारणा को लागू करके परावर्तन को दूर करने के चुनौतीपूर्ण कार्य का समाधान करता है। प्रशिक्षण डेटा में हाइपरसिम, लुमोस और TSHRNet से विभिन्न परावर्तन हटाने वाले डेटासेट शामिल हैं। इसके अतिरिक्त, हमने बेहतर एक-चरण प्रसार भविष्यवाणियों की स्पष्टता के लिए बहु-स्केल SSIM नुकसान और यादृच्छिक सशर्त स्केल तकनीक को प्रसार प्रशिक्षण प्रक्रिया में एकीकृत किया है।