AIGS-Net은 기존 저조도 이미지 향상 방법의 성능과 복잡성 간 균형 문제를 해결하기 위해 개발된 초경량 아키텍처입니다. 입력 이미지의 상대 명암 통계를 기반으로 2D 가우시안 스플래팅 조명 필드를 생성하며, 불필요한 컨볼루션 가중치 없이 다중 스케일 컨텍스트 인코딩 모듈을 활용합니다. LOL 및 LSRW 벤치마크 실험 결과, AIGS-Net은 약 40개의 학습 파라미터로 향상된 디테일 복구 및 색상 충실도를 달성했습니다.