1. 背景概述

1.1 目標與范疇

在AIGC（人工智能生成內容） 的技術生態系統中，圖像生成模型（如生成對抗網絡GAN、擴散模型Diffusion Model）所產出的視覺內容，其質量常因訓練數據中的固有瑕疵、生成過程中的隨機擾動或數據傳輸期間的信號衰減而呈現出不同程度的退化。因此，圖像去噪作為生成圖像管線中的關鍵后處理環節，其效能直接決定了最終圖像的視覺呈現質量，并深刻影響后續計算機視覺任務（例如圖像識別、語義分割）的精確性與穩健性。

本研究將著重圍繞去噪模型的計算效率、內存消耗（特指顯存占用）以及重建保真度三大核心績效指標，構建一套系統化的性能優化范式。此范式將從算法設計、模型精煉及工程部署三個層面對技術方案進行全面闡述，力求為從理論探索到工業應用的全鏈條提供可行的技術路徑。

1.2 面向對象

本文檔專為以下專業群體撰寫：

AI算法工程師：旨在深入掌握深度學習去噪模型的體系結構規劃與效能提升技巧。

計算機視覺研究者：期望探究噪聲建模的深層原理以及去噪表現與數學本質間的關聯。

AIGC系統開發者：尋求在實際生產環境中，關于推理加速與異構硬件適配的實操經驗。

相關專業學生：旨在構建一套從理論基礎到實際操作的完整圖像去噪技術知識系統。

1.3 文檔結構概要

本文將遵循“概念闡釋 → 模型構建