SIRR-LMM: Single-image Reflection Removal via Large Multimodal Model

📄 arXiv: 2601.07209v1 📥 PDF

作者: Yu Guo, Zhiqiang Lao, Xiyun Song, Yubin Zhou, Heather Yu

分类: cs.CV, cs.AI, cs.GR

发布日期: 2026-01-12

备注: 12 pages, 14 figures, accepted in WACVW 2026

💡 一句话要点

提出SIRR-LMM，利用大模型解决单图像反射去除问题，并构建高质量合成数据集。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 单图像反射去除 大型多模态模型 合成数据集 光线追踪 LoRA微调

📋 核心要点

  1. 单图像反射去除面临真实数据匮乏和合成数据真实性不足的挑战。
  2. 利用大型多模态模型，通过拼接图像层并微调LoRA，提升反射去除效果。
  3. 提出的合成数据生成框架，能生成物理上精确且多样化的反射场景。

📝 摘要（中文）

玻璃表面会产生反射光和透射光的复杂交互，这使得单图像反射去除（SIRR）极具挑战性。现有的数据集要么在合成数据的物理真实性方面存在局限，要么在真实捕获的规模上不足。我们引入了一个合成数据集生成框架，该框架通过在真实背景图像上进行光线追踪3D玻璃模型，从而创建具有不同玻璃属性、相机设置和后处理效果的物理上精确的反射场景。为了利用大型多模态模型（LMM）的能力，我们将图像层连接成一个单一的复合输入，应用联合字幕，并使用特定于任务的LoRA而非全参数训练来微调模型。这使得我们的方法能够实现比最先进方法更好的反射去除和分离性能。

🔬 方法详解

问题定义：单图像反射去除（SIRR）旨在从包含反射的图像中分离出背景层和反射层。现有方法在处理真实世界的复杂反射场景时效果不佳，部分原因是缺乏足够规模和物理真实性的训练数据。此外，直接训练大型多模态模型（LMM）进行SIRR任务计算成本高昂。

核心思路：论文的核心思路是利用大规模多模态模型的强大能力，结合精心设计的合成数据生成流程，以及高效的模型微调策略，从而提升SIRR的性能。通过构建更真实的合成数据集，并采用参数高效的微调方法，克服了现有方法的局限性。

技术框架：该方法主要包含两个关键部分：1) 合成数据集生成框架：使用光线追踪技术，在真实背景图像上渲染3D玻璃模型，生成具有物理真实感的反射图像。该框架允许控制玻璃属性、相机设置和后处理效果，从而生成多样化的训练数据。2) 基于LMM的反射去除模型：将图像层（例如，反射层和透射层）连接成一个单一的复合输入，然后输入到LMM中。使用联合captioning技术来指导LMM理解图像内容。最后，使用LoRA（Low-Rank Adaptation）进行参数高效的微调。

关键创新：1) 提出了一个基于光线追踪的合成数据集生成框架，能够生成具有高度物理真实感的反射图像，解决了现有数据集的局限性。2) 采用了一种参数高效的微调策略（LoRA），避免了对整个LMM进行训练，显著降低了计算成本。3) 将图像层连接成复合输入，并结合联合captioning，使得LMM能够更好地理解图像内容，从而提升反射去除性能。

关键设计：在合成数据生成方面，论文详细描述了3D玻璃模型的参数设置、光照环境的配置以及后处理效果的添加方式，以确保生成的数据具有高度的真实感和多样性。在模型微调方面，论文选择了LoRA作为微调方法，并针对SIRR任务设计了特定的损失函数。具体网络结构和参数设置未知，摘要中未提及。

📊 实验亮点

该方法在反射去除和分离性能上优于现有技术。具体性能数据和对比基线在摘要中未提供，但强调了通过合成数据集和LMM微调策略，实现了显著的性能提升。LoRA微调策略降低了计算成本，使得在资源有限的情况下也能有效利用大型模型。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于图像编辑、计算机视觉、增强现实等领域。例如，可以用于去除照片中的玻璃反射，提高图像质量；也可以用于增强现实应用中，实现更逼真的虚拟物体与现实场景的融合。此外，该方法在自动驾驶领域也有潜在应用价值，可以帮助车辆更好地感知周围环境。

📄 摘要（原文）

Glass surfaces create complex interactions of reflected and transmitted light, making single-image reflection removal (SIRR) challenging. Existing datasets suffer from limited physical realism in synthetic data or insufficient scale in real captures. We introduce a synthetic dataset generation framework that path-traces 3D glass models over real background imagery to create physically accurate reflection scenarios with varied glass properties, camera settings, and post-processing effects. To leverage the capabilities of Large Multimodal Model (LMM), we concatenate the image layers into a single composite input, apply joint captioning, and fine-tune the model using task-specific LoRA rather than full-parameter training. This enables our approach to achieve improved reflection removal and separation performance compared to state-of-the-art methods.