本研究提出了一种基于扩散的伪装目标检测框架（diffCOD），通过去噪扩散过程实现伪装目标分割。该方法结合输入图像先验和注意力模块，显著提升了去噪学习效果。在多个伪装目标检测基准数据集上，该方法优于其他先进技术，尤其在纹理细分割方面表现突出。

本研究提出了一种基于扩散的伪装目标检测框架（diffCOD），通过去噪扩散过程和模型学习来检测伪装目标。实验结果表明，该方法在伪装目标的纹理细分割上取得了有利的性能。