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第４７卷第４期国防科技大学学报Ｖｏｌ．４７Ｎｏ．４

２０２５年８月ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＮＡＴＩＯＮＡＬＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＤＥＦＥＮＳＥＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＡｕｇ．２０２５

ｄｏｉ：１０．１１８８７／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－２４８６ｈｔｔｐ：／／ｊｏｕｒｎａｌ．ｎｕｄｔ．ｅｄｕ．ｃｎ

面向图像处理逆问题的扩散模型研究综述



王泽龙，吴宇航，李健，杨轩

（国防科技大学理学院，湖南长沙４１００７３）

摘要：扩散模型是一种新型生成式人工智能模型，相比生成对抗网络、变分自编码网络、流模型等传统网

络，具有训练稳健、生成保真性与多样性高、数学可解释性强等特点，在计算机视觉、信号处理、多模态学习等领

域应用广泛。扩散模型能够充分学习挖掘训练图像的深度生成先验，为解决图像处理逆问题提供了一类全新解

决范式。为了系统性梳理扩散模型发展现状，特别是其解决图像处理逆问题的必威体育精装版进展，对面向图像处理逆问

题的扩散模型研究进行了综述，阐述了扩散模型的基本原理及其发展现状，重点介绍了利用扩散模型解决图像

处理逆问题的主要技术路线，以及在该方向的具体应用成果，并展望了未来研究方向。



论

文

关键词：扩散模型；生成式人工智能；图像处理；逆问题；深度生成先验

拓

中图分类号：ＴＰ１８１文献标志码：Ａ文章编号：１００１－２４８６（２０２５）０４－０９１－２０

展

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

Ｒｅｖｉｅｗｏｆｄｉｆｆｕｓｉｏｎｍｏｄｅｌｓｆｏｒｉｎｖｅｒｓｅｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ

ＷＡＮＧＺｅｌｏｎｇ，ＷＵＹｕｈａｎｇ，ＬＩＪｉａｎ，ＹＡＮＧＸｕａｎ

（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，ＮａｔｉｏｎａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＤｅｆｅｎｓｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００７３，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎｍｏｄｅｌｓｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｎｏｖｅｌｔｙｐｅｏｆｇｅｎｅｒａｔｉｖｅａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｍｏｄｅｌｓ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｓｕｃｈａｓ

ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅａｄｖｅｒｓａｔｉｖｅｎｅｔｗｏｒｋｓ，ｖａｒ