本文提出了一种利用水下图像和高斯噪声作为输入，采用条件降噪扩散概率模型生成相应的增强图像的方法。采用了基于轻量级 Transformer 的降噪网络和跳跃抽样策略。提出了两种不同的非均匀抽样方法。实验结果表明，该方法具有竞争性的性能和高效性。

本文提出了一种通过使用扩散模型进行水下图像增强的方法。该方法利用水下图像和高斯噪声作为输入，采用条件降噪扩散概率模型生成增强图像。作者采用了基于轻量级Transformer的降噪网络和跳跃抽样策略来提高反向过程的效率。实验结果表明，该方法在水下增强任务上具有竞争性的性能和高效性。