基于去噪扩散概率模型的图像去噪方法、装置及设备

本申请涉及一种基于去噪扩散概率模型的图像去噪方法、装置及设备，尤其涉及计算机视觉技术领域。包括：采用基于U型卷积神经网络构建的去噪扩散概率模型，能够在较少的迭代步骤内达到较好的去噪效果，从而减少了计算资源的消耗和处理时间；去噪扩散概率模型输出的图像噪声包含了含噪图像中噪声的关键信息；直接基于去噪扩散概率模型输出的图像噪声和含噪图像，充分利用这些信息，通过合理的计算方式直接恢复出干净图像，减少了不必要的重复计算，避免了传统扩散模型中大量的迭代过程，显著减少了计算量和处理时间；解决了现有扩散模型在生成高质量图像时因大量迭代采样步骤导致的计算资源消耗大且处理时间长的问题。