StableDelight

StableDelight简介

StableDelight是一个先进的解决方案，旨在从纹理表面中去除高光反射。它以之前的工作StableNormal为基础，StableNormal专注于提高单目法线估计的稳定性，而StableDelight则进一步拓展了这一概念，专注于反射去除这一复杂任务。StableDelight的训练数据包括Hypersim、Lumos以及来自TSHRNet的各种高光去除数据集。此外，该模型在扩散训练过程中集成了多尺度SSIM损失和随机条件尺度技术，从而提高了单步扩散预测的清晰度。

使用场景

StableDelight主要用于需要去除高光反射以揭示隐藏纹理的场景中，适用场景包括：

1. 计算机视觉：在物体识别和分类中，通过去除反射干扰，提高模型的准确性。
2. 图像处理：在图像编辑或修复中，去除高光以改善图像质量。
3. 虚拟现实和增强现实：在创建更真实感的3D模型时，去除表面反射以增强视觉效果。
4. 自动驾驶：提高环境感知系统的识别能力，减少反射对传感器视觉的影响。

总之，StableDelight适合任何需要高质量表面纹理重建的应用，特别是在复杂光照条件下。