1.一种图像去噪模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述残差网络单元的数量为多个的情况下，所述将所述第一特征图输入至所述残差网络单元进行特征提取，得到第二特征图，并将所述第二特征图输入至所述去噪注意力单元进行去噪处理，得到第三特征图，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述残差网络单元包括依次串联的通用卷积层和激活函数层，所述将所述第一特征图输入至所述残差网络单元进行特征提取，得到第二特征图，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通用卷积层包括多个依次串联的卷积层，所述将所述第一特征图输入至所述通用卷积层进行特征提取，得到第六特征图，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述去噪注意力单元包括依次串联的跨步卷积层、残差网络层和上采样层，所述将所述第二特征图输入至所述去噪注意力单元进行去噪处理，得到第三特征图，包括：
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，在所述下采样网络为哈尔变换网络的情况下，所述将所述图像样本输入至初始图像去噪模型中的下采样网络进行下采样，得到所述图像样本对应的第一特征图，包括：
7.一种基于图像去噪模型的图像去噪方法，其特征在于，包括：
8.一种图像去噪模型训练装置，其特征在于，包括：获取模块、处理模块，以及依次串联的下采样网络、图像特征提取网络和上采样网络，所述图像特征提取网络包括依次串联的残差网络单元和去噪注意力单元；其中，
9.一种基于图像去噪模型的图像去噪装置，其特征在于，包括：
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6所述图像去噪模型训练方法或，如权利要求7所述基于图像去噪模型的图像去噪方法。
11.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6所述图像去噪模型训练方法或，如权利要求7所述基于图像去噪模型的图像去噪方法。