本申请实施例公开了一种模型的训练方法、图像增强方法及设备，可应用于人工智能领域中的图像处理领域，具体可用于超分辨率重建任务，该方法针对由生成网络、教师网络、学生网络构成的模型重新构建了一套损失函数，用于提升生成网络和学生网络的训练效果。在提升生成网络训练效果方面，基于超分辨重建任务的特性(即超分辨图像具有低分辨图像的所有信息，并包含更多细节信息)，针对超分辨重建任务构建了一种训练生成网络的损失函数，提升了模型在超分辨重建任务上的训练效果；在提升学生网络训练效果方面，由于无数据的知识蒸馏十分困难，为了降低蒸馏难度，采用渐进蒸馏方式训练学生网络，直至训练完整个学生网络，降低了蒸馏难度。