本发明涉及一种基于扩散模型的智能分选设备重建方法，其技术特点是：将物体观察视角的参考图像、目标视角图像、视角差值和文本特征输入到潜在扩散模型；将多张目标视角图像添加噪声后进行变换得到联合特征；进行局部插值得到特定相机视角下不同层次的特征；通过mip‑attention模块融合到潜在扩散模型网络中，使用潜在扩散模型网络进行去噪，将通过神经隐式表面的方式进行重建；将法线函数添加到有符号距离函数中，通过增加高频信息对神经隐式表面进行优化。本发明通过对空间特征信息进行提取和构建，并对扩散过程进行指导，然后不断对表面进行优化，从而重建出更精细的表面，实现了高质量工业设备的三维重建功能，具有效率高、快捷方便等特点。