本发明提供了一种基于软注意控制无分类器指导的快速双流去噪扩散模型及图像融合方法,属于图像处理技术领域。以深度学习框架为基础,利用卷积神经网络搭建了去噪概率扩散网络,提供了将期望的视觉概念融入到现有图像的图像融合网络模型及训练流程,解决了融合度差、图像融合效率低等问题。本发明将软注意力控制机制与无分类引导方法引入扩散模型,利用权重和控制器来控制图像的融合特征,融合后的图像纹理强、细节质量高、视觉感好。本发明能够学习两幅图像的信息,获得参考图像的视觉色彩纹理以及内容图像的框架结构,解决了风格迁移过拟合、信息丢失、融合效率低等问题,在图像处理、机器视觉、图像编辑等领域具有很好的应用价值。