本研究提出了一种改进的隐式扩散模型（IIDM），结合知识蒸馏模块，以提高遥感影像中碳储量空间分布的估计准确性和效率。结果表明，该模型的RMSE为12.17%，较传统回归模型提高了41.69%至42.33%，为区域碳储量管理提供了支持。

该方法使用预训练的自动编码器、隐式扩散模型和隐式神经解码器实现图像超分辨率和生成新图像。实验结果显示，该方法具有高质量、多样性和尺度一致性，并且在推理速度和内存使用方面优于其他技术。

该方法使用预训练的自动编码器、隐式扩散模型和隐式神经解码器实现图像超分辨率和生成新图像。实验结果显示，该方法具有高质量、多样性和尺度一致性，并且在推理速度和内存使用方面优于相关技术。

本文提出了一种隐式扩散模型(IDM)，利用神经表示和去噪扩散模型实现高保真持续图像超分辨率。实验验证了IDM的有效性和优越表现。