arXiv:2605.23531v2 Announce Type: replace 
Abstract: Low-light images suffer from severe noise, contrast loss, and semantic ambiguity, making enhancement a joint problem of denoising and detail recovery. We propose PixIE, a feed-forward pixel-space LLIE framework semantically prompted by a vision foundation model. PixIE first performs cross-scale denoising to suppress noise and preserve structure, then refines details using DINO-Prompted Pixel Blocks (DPPBs), which inject intermediate DINOv3 features through patch-conditioned, spatially continuous per-pixel modulation. To make pixel-space attention efficient across scales, we introduce Spatial-Channel Compaction (SCC), which jointly reduces the spatial token grid and channel dimension. We further propose Multi-Receptive-Field Pixel Embedding (MRPE) to provide neighborhood-aware pixel representations before semantic prompting, improving robustness to signal-dependent noise beyond point-wise embeddings. Experiments on LLIE benchmarks show that PixIE improves average PSNR by 1.9-15.0% over recent state-of-the-art methods and reduces LPIPS by 8.5-44.4%. Qualitative comparisons further show sharper details and more stable textures, improving both reconstruction fidelity and perceptual quality.

تم تقديم PixIE، وهو إطار جديد لتحسين الصور في الإضاءة المنخفضة يعتمد على البكسل، والذي يتناول التحديات المرتبطة بالصور في الإضاءة المنخفضة، بما في ذلك الضوضاء وفقدان التباين والغموض الدلالي. من خلال استخدام نموذج أساسي للرؤية، يقوم PixIE بتحسين جودة الصورة من خلال تقليل الضوضاء عبر مقاييس متعددة واستعادة التفاصيل، مستخدمًا كتل بكسل مدفوعة بواسطة DINO لتحسين تعديل البكسل.

La introducción de PixIE, un nuevo marco de mejora de imágenes en condiciones de poca luz basado en píxeles, aborda los desafíos de las imágenes en baja luminosidad, incluidos el ruido, la pérdida de contraste y la ambigüedad semántica. Al utilizar un modelo de base visual, PixIE mejora la calidad de la imagen mediante la reducción de ruido a múltiples escalas y la recuperación de detalles, empleando Bloques de Píxeles Promovidos por DINO para una mejor modulación pixel a pixel.

L'introduction de PixIE, un nouveau cadre d'amélioration d'images en faible luminosité basé sur les pixels, répond aux défis des images en faible luminosité, notamment le bruit, la perte de contraste et l'ambiguïté sémantique. En utilisant un modèle de fondation visuelle, PixIE améliore la qualité des images grâce à un débruitage à échelle croisée et à une récupération des détails, en utilisant des blocs de pixels déclenchés par DINO pour une modulation pixel par pixel améliorée.

The introduction of PixIE, a novel pixel-space low-light image enhancement framework, addresses the challenges of low-light images, including noise, contrast loss, and semantic ambiguity. By utilizing a vision foundation model, PixIE enhances image quality through cross-scale denoising and detail recovery, employing DINO-Prompted Pixel Blocks for improved pixel modulation.