要進一步提高Splatfacto-W在特殊光照條件下的收斂速度，可以考慮以下幾個策略：
引入額外的神經網絡結構：可以考慮在現有的模型中引入額外的神經網絡，專門用於學習光照條件下的殘差。這些網絡可以專注於捕捉高光和陰影等特殊光照效果，從而提高模型對這些細節的理解和重建能力。
使用多尺度特徵學習：通過多尺度特徵學習，可以讓模型在不同的解析度下學習光照變化，這樣可以更好地捕捉到高頻細節，從而加速收斂。
優化損失函數：調整損失函數的設計，特別是針對光照變化的部分，可能會有助於模型更快地適應不同的光照條件。例如，可以引入針對高光和陰影的專門損失項，促使模型更快地學習這些特徵。
增強數據集：在訓練過程中，使用增強技術來模擬不同的光照條件，這樣可以使模型在訓練階段就接觸到多樣的光照情況，從而提高其在特殊光照條件下的適應能力。