在智能手機攝影領域，極低光照環境下的成像質量始終是技術突破的難點。當環境光線微弱到接近相機傳感器極限時，傳統成像系統往往會出現顆粒感明顯、噪點堆積的問題，甚至導致畫面細節嚴重丟失。這種物理層面的光線捕捉限制，長期以來制約著移動端攝影的夜間表現力。
為突破這一技術瓶頸，蘋果公司聯合普渡大學研發團隊提出全新解決方案。不同于傳統后期降噪算法通過犧牲細節換取畫面平滑度的處理方式，新模型DarkDiff創新性地將擴散生成技術深度整合至相機成像鏈路。該技術通過模擬光線在真實場景中的傳播規律，在圖像生成階段直接優化光信號轉換過程，而非對已失真的圖像進行修復。
實驗數據顯示，在照度低于0.1lux的極端環境下，采用新技術的成像系統可將噪點密度降低62%，同時保留91%的原始細節信息。傳統算法為壓制噪點常導致發絲紋理模糊、建筑輪廓失真等問題，而DarkDiff模型通過多尺度特征融合機制，在消除噪點的同時能精準還原物體邊緣與材質特征。這種從信號源頭進行優化的方式，使夜間成像效果更接近人眼真實感知。
該技術突破標志著移動影像處理進入新階段。通過將生成式AI與硬件傳感器深度耦合，成像系統不再依賴粗暴的像素級修改，而是構建起從光信號采集到圖像呈現的完整優化鏈路。這種技術路徑不僅適用于智能手機，也為專業攝影設備、安防監控等領域的低光成像提供了新思路。隨著算法效率的持續提升，未來用戶有望在更多場景下獲得清晰純凈的夜間影像體驗。
